基于AR动态图像的人物动作捕捉技术研究

高晶 陈晓臻

摘 要： 为了提高人物动作的三维虚拟重构和识别能力，需进行人物动作的特征提取和捕捉，故提出基于AR动态图像的人物动作捕捉技术。采用三维动态跟踪识别方法进行人物動作的动态图像特征提取，利用AR虚拟现实技术进行人物动态图像的包络轮廓分割，绘制反应人物动作特征的灰度直方图，结合Harris角点跟踪检测方法进行人物动作捕捉，实现人物动态图像三维虚拟成像重构和动作的实时捕捉。仿真结果表明，采用该方法进行人物动作捕捉的动态特征匹配能力较好，对动态特征点的检测性能较高，具有较好的人物动态图像虚拟重构和识别能力。

关键词： AR动态图像； 人物动作； 轮廓分割； 特征提取； 识别能力； 检测方法

中图分类号： TN911.73?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）08?0144?03

Abstract： To improve the 3D virtual reconstruction and recognition capability of character actions， feature extraction and capture of character actions need to be performed. Therefore， a character action capture technology based on AR dynamic images is proposed. The 3D dynamic tracking recognition method is adopted to extract dynamic image features of character actions. The AR virtual reality technology is used to segment the envelope contour of characters′ dynamic images and draw the gray histogram which reflects action features of characters. The Harris corner tracking detection method is combined to capture character actions and realize 3D virtual image reconstruction and real?time action capture of characters′ dynamic images. The simulation results show that the method for capturing character actions has good dynamic feature matching capability， good dynamic feature point detection performance， and good virtual reconstruction and recognition capability of characters′ dynamic images.

Keywords： AR dynamic image； character action； contour segmentation； feature extraction； recognition capability； detection method

0 引 言

随着虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术的发展，计算机图像处理基础被广泛应用于目标识别、特征分析和动态图像重构等领域。其采用虚拟现实成像技术进行人物的动态图像重建和动作识别，结合人体的动态特征图进行特征分析，实现对运动人物动作的三维模拟跟踪；通过对人物动作的实时捕捉，结合模式识别和智能特征提取技术，进行人物动作识别；通过动作捕捉和识别结果进行人体的动态特性分析[1]。相关的人物动态特征分析技术在体育训练、视频动态监测以及刑事侦查等领域具有很好的应用价值。

传统方法中，对运动人物动作捕捉和图像识别技术主要采用三维动态流形向量跟踪识别方法提取运动人体的边缘轮廓特征，结合自适应角点检测和图像分割技术进行人体动作识别。……