导读:本文包含了非刚体运动论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:刚体,轨迹,序列,因式分解,法线,特征值,图像。
非刚体运动论文文献综述
刘杨[1]（2018）在《基于特征值分解的非刚体运动重构算法秩参数选取方法》一文中研究指出基于仿射运动恢复结构核(a SFM)的非刚体运动恢复结构(NRSFM)算法(NRSFM-a SFM)是一种比较新颖和稳定的针对运动形变物体的叁维重构算法。但是,该算法的重构误差会受到形状基的数目,也就是秩参数的较大影响。因此,有必要找到一种有效的秩参数选取方法。本文中,我们提出了一种基于特征值分解的秩参数选取方法,该方法可以针对NRSFM-a SFM算法自动的选取最优或接近最优的秩参数,在一些广泛使用的数据中的实验结果表明了该方法的有效性及易用性。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2018年19期）
陈竞博[2]（2015）在《基于轨迹分段表示算法的非刚体运动重建技术研究》一文中研究指出非刚体运动重建，是计算机视觉领域的热点研究课题。该技术主要研究如何从二维动态视频序列中恢复非刚体对象的叁维结构和摄像机运动的相关参数。该技术可以广泛应用于机器人视觉、医疗成像、军事侦察、体育训练、影视制作等诸多领域。该问题的求解最早在形状空间中进行。其算法的核心思想是，利用因式分解法对投影矩阵进行分解，再利用线性组合的方法，通过预定义的形状基对非刚体运动进行表示，从而通过迭代求得相关参数。最近几年，根据轨迹空间和形状空间的对偶性原理，研究者提出了基于轨迹基表示的因式分解法。该方法克服了形状空间方法求解过程中，基的选择困难和算法不稳定等问题。并且相较于形状基方法，轨迹基算法的计算规模有所降低。但在非刚体运动发生突然变化时，由于轨迹基表示法中高阶参数信息的缺失，重建工作会引起较大的误差。为了解决这一问题，本论文从轨迹表示的角度进行了以下研究工作：（1）通过对非刚体运动轨迹特点的分析，结合轨迹分段表示算法，利用轨迹空间特征点运动的相对独立性，对非刚体对象特征点的运动轨迹进行描述。即通过对轨迹突变点的检测，得到轨迹突变位置和对应的轨迹坐标，再利用插值的方式恢复出完整轨迹。接下来通过多维坐标突变点的整合方法，解决了同一特征点多维坐标分量突变点不统一的问题。从而建立了不同于形状基表示法和轨迹基表示法的非刚体运动描述模型。（2）在用于描述非刚体运动模型的线性分段表示算法研究中，从时间序列的角度，本文提出了一种基于Mann-Kendall趋势检验的滑动窗口Mann-Kendall突变点检测与分段表示算法，并对该算法的相关参数设置进行了研究。通过对多种时间信号序列的分段表示实验，表明在相同压缩率下，滑动窗口Mann-Kendall算法在复现精度或运算速度等方面，相较于已有的算法有一定的优势。（3）在轨迹分段表示算法和非刚体运动描述模型的基础上，本文结合因式分解法、正交约束、投影误差约束和轨迹连续约束，提出了一种基于轨迹分段表示算法的非刚体运动重建算法。并利用该算法对多段非刚体运动视频序列进行叁维重建工作。通过与轨迹基表示法重建效果的比较，表明对发生突变的运动轨迹，该方法能够显着改善突变位置附近的重建效果，在整体重建精度上也有一定幅度的提高。而相较于形状空间和轨迹空间的其他常见方法，该算法也能优于或接近于它们的重建精度。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2015-03-10）
张章[3]（2015）在《基于轨迹滤波的非刚体运动重建方法研究》一文中研究指出非刚体的叁维运动重建技术主要是指从一组二维图像序列中恢复其运动与叁维结构，该课题一直以来都是计算机视觉和模式识别领域中的研究热门。在因式分解研究基础上，利用形状基方法已能够实现对非刚体的叁维重建研究。但该方法存在不特定性，致使其不能普遍适用于所有非刚体运动，因此存在着较大的局限性和不适定性。根据叁维重建的对偶性理论基础，可以将非刚体重建研究深入到轨迹空间中，即认为非刚体的叁维结构可以被表示为轨迹基的线性组合形式。虽然可以预先定义轨迹基的形式，但却不能简单地认为轨迹基是完全已知的，其种类繁多，加上非刚体的运动形式多样化，使得轨迹基的选择与确定成为轨迹空间重构遇到的主要难题，轨迹基的数目和组合形式也对重建算法有着很大影响，是否能够提出一种新的算法，用以完全取代轨迹基的这种不确定性（如选择基的类型，个数等）成为研究的趋势。另外，参数优化方法的选择会直接影响重建的精度，能否搜索到运动旋转矩阵的最优解是轨迹空间中非刚体叁维重建面临的又一大难题。针对上述问题，本文主要在前有的研究基础上进行了以下几方面的工作：（1）针对参数优化方法给求解算法的精度与效率带来的问题，本文提出一种改进的退火算法，即混沌模拟退火算法。该改进的算法（ISA）是将混沌搜索算子作为模拟退火（SA）算法操作中的一个算子。在约束优化条件，通过恢复非刚体目标，如Yoga、Pickup以及Stretch的运动与结构得到以下结论：通过引入该混沌算子，在求解复杂函数优化时，能够降低了SA算法陷入局部最优值几率，改进了算法的优化效率和有效性，相比LM算法，在求解非刚体运动目标的旋转矩阵的精度有了明显的改进，不仅在求解非刚体这类非线性优化问题上表现突出，而且在改进模拟退火算法性能方面也是一次有益尝试。（2）针对轨迹基在轨迹空间中恢复非刚体的运动与结构存在的问题。本文提出一种轨迹滤波方法。该方法主要是在轨迹空间中，基于ISA算法恢复旋转矩阵基础上，利用轨迹滤波替代轨迹基，通过恢复非刚体目标，如Yoga、Pickup、Stretch以及Running的运动与结构，得到以下结论：该滤波方法能够有效地滤除运动序列中高频噪声对非刚体重建存在的影响，进而更好地实现了重建效果，而不再依赖经验，或者通过大量的数据去尝试如何选择轨迹基的类型，或是选择基的个数等。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2015-03-10）
王晶[4]（2014）在《基于轨迹基的非刚体运动恢复研究》一文中研究指出运动恢复，即从图像序列的二维特征点恢复出其叁维结构信息和运动信息，是模式识别和计算机视觉领域中一项很重要的研究。目前该技术已经广泛应用于服装及织物的仿真、视频监控、安防等各种领域。其中的非刚体运动恢复，因其复杂的结构和不规则的形状，而成为一项更为困难的工作。当前的非刚体运动恢复大都是在形态空间中，即把非刚体的叁维结构看成是一系列形态基的线性加权组合。由于形态基的局限性，对于不同的运动类型要用不同的形态基，比如走路和喝水的运动恢复中要用不同的形态基，因此在形态空间中进行恢复亦会造成较大的误差。为解决这个问题，可以将非刚体结构看作是一系列预定义轨迹基的线性加权组合，实现在轨迹空间的运动恢复。而且，现有的非刚体运动恢复大都是在正交投影模型或是弱透视投影模型下进行的，而这些投影方法都属于仿射模型，是真实摄像机模型的近似。其中正交投影模型完全忽略了深度信息和位置信息，弱透视投影模型虽未忽略深度信息，但却丢失了物体的位置信息。且这些近似方法只有在物体的深度信息变化不明显时才成立，当物体深度信息变化较大是会造成较大的误差甚至使非刚体的运动恢复成病态。针对这些问题，本论文进行了相关的研究，主要工作如下：1、实现了在轨迹空间中的从图像序列中恢复非刚体叁维结构和运动信息。由于形态基的局限性，因此基于叁维空间中特征点的时间平滑性，可以将其表示为一系列轨迹基的线性加权组合。通过的形态基和轨迹基的对偶性，可以将形态空间的运动恢复变换到轨迹空间中。通过对不同轨迹基类型和数目的恢复效果分析，选取合适轨迹基种类及数目。由于轨迹基的独立性且可以预定义，因此可以减少误差积累，提高运动恢复的稳定性和精确性。2、提出一种迭代算法，在轨迹空间中，通过二维图像特征点序列，实现透视投影模型下的非刚体运动恢复。目前的算法大都是在弱透视投影模型下进行的，该模型是对真实透视投影模型的近似，忽略了位置信息，会造成较大的误差。本文根据透视投影模型和弱透视投影模型之间的关系，对特征点矩阵进行加权，通过迭代算法来不断逼近实现透视投影模型下的运动恢复。通过对真实的二维图像特征点序列的实验表明，本文的改进算法具有较好的精确性和稳定性。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2014-02-28）
蒋琳琼[5]（2013）在《基于特征运动簇的非刚体运动形变估计算法》一文中研究指出由于非刚体运动形变估计是一个非线性的逆问题,非刚体运动时受到背景多样性、运动复杂性、数据的丢失、特征点噪声等问题的影响,使非刚性物体的形变程度估计面临着估计不准,误差较大的问题。为了解决这些问题,提出一种基于特征运动簇反投影的非刚体运动形变估计算法,将非刚体运动的形变估计过程中,加入一定的物理运动约束刻画不同非刚体运动形状基的情况下,运动形变的程度,使用非线性优化闭合求解的方法进行运动模型结构参数的重构,运用反投影后得到的结果估计非刚体的形变程度。实验结果表明,这种方法得到的解,误差较小,效果明显。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2013年11期）
石信增[6]（2011）在《基于动态图像序列的非刚体运动重建研究》一文中研究指出从动态图像序列中恢复物体的叁维结构与运动信息是计算机视觉领域的重要研究内容之一。基于动态图像序列的因式分解法具有较强的鲁棒性和准确性,因此该方法在解决叁维运动重建问题中应用最为广泛。传统因式分解法的研究对象主要是静态场景下的刚性物体,对于动态场景下的非刚体难以直接应用传统的因式分解法进行处理。目前已有的非刚体叁维运动重建算法都简单的假设非刚体的形状基个数已知,然而形状基个数对叁维重建方法来说十分重要,如果形状基个数估算错误,会导致重建算法完全失效。此外已有算法都假设摄像机是仿射摄像机模型,仿射模型是真实透视投影模型的近似,这种近似只有在物体尺寸相对于物体与摄像机的距离很小时才成立,当物体距离摄像机较近时会造成较大的重建误差。针对以上问题,本文主要做了以下几方面的工作:(1)提出了一种基于单目图像序列的非刚体形变程度估计方法。形变程度估算是非刚性物体结构和运动分析研究中的一个重要问题。现有的形变程度估计方法通常不考虑特征点丢失问题,并假设无位置误差或不确定性是各向同性的,使得这些形变程度估算方法的适用性变得很差。为使算法更实用,本文提出了一种同时考虑图像的方向性误差和特征点数据丢失问题的形变程度估计方法。对人体活动图像序列的实验表明,该方法的适用性强且结果可靠。(2)研究了一种改进的线性迭代算法,解决在真实透视投影模型下从动态图像序列中恢复非刚体的叁维结构与运动信息问题。现有算法都假设摄像机为弱透视投影模型,而这种假设只有在物体尺寸和深度变化相对于物体与摄像机的距离很小时才成立。因此本文利用线性迭代算法将非刚体因式分解法从弱透视投影模型下扩展到一般透视投影模型下。对人脸面部表情变化的动态图像序列实验,表明了本文改进算法的有效性和精确性。(3)应用幂因式分解法来解决基于动态图像序列的非刚体叁维运动重建问题。基于奇异值的因式分解法中,对变换矩阵求解较为复杂,并且该方法的重建误差较大。因此本文研究利用幂因式分解来解决从动态图像序列中恢复非刚体的叁维结构和运动信息,对人脸图像序列的实验验证了该算法的重建结果比用基于奇异值的因式分解法所得的结果更为精确。(本文来源于《浙江理工大学》期刊2011-03-16）
全太锋,牟颖,何小海,高枝宝[7]（2007）在《复杂条件下非刚体运动目标的局部跟踪实现》一文中研究指出在公交车背景的环境中,对连续均值平移算法进行了改进,以颜色概率分布和轨迹验证来过滤伪目标,保证了跟踪的可靠性;通过对跟踪搜索的区域进行有效的设计,对目标做出运动预测,减少匹配搜索范围,提高了速度.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2007年06期）
刘复昌,尤建洁,郭亮,王平安,韦志辉[8]（2007）在《结合有限元和非刚体运动估计的左心室应变分析》一文中研究指出提出一种直观地分析左心室在心脏收缩期的应变情况的方法.首先利用心脏核磁共振图像数据对左心室进行叁维实体建模,再进行有限元单元划分;然后,使用非刚体运动估计算法——单位法线及高斯曲率混合算法,在左心室收缩期相邻时刻的有限元模型表面上寻找最相似单元结点作为对应单元结点,计算各对应结点间的位移,并用α剪枝平均对位移过大的可疑结点进行处理;最后,利用弹塑性力学中应变与位移间的几何关系求解左心室表面各单元结点的应变,获得位移和应变的彩色云图.实验结果表明,该方法能直观、有效地反映左心室表面在整个心脏收缩期的形变情况和应变分布.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2007年08期）
杨国亮,王志良,王国江,陈锋军[9]（2007）在《基于非刚体运动光流算法的面部表情识别》一文中研究指出本文讨论了基于光流法的面部表情识别。由于面部表情运动是一非刚体运动,容易产生形变,因此标准光流法估计不准确。为此,本文通过引入div-curl样条函数作为扩展光流约束方程的附加约束条件,推导了非刚体光流算法,并给出了一阶和二阶div-curl样条约束下光流的数值解。最后将该算法用于面部表情特征提取,构建了HMM与BP神经网络混合分类器。实验结果表明面部表情识别率得到显着提高。(本文来源于《计算机科学》期刊2007年03期）
王国艳[10]（2005）在《非刚体运动模型在步态检测中的应用研究》一文中研究指出随着城市交通的快速发展,闸机是城市轨道交通自动售检票(Automatic Fare Collection, AFC)系统中的关键设备之一,闸机的智能识别系统要求非接触式远距离的身份识别。步态识别是生物模式识别中一项新兴领域,人体步态相对于其它生物特征具有许多优点,最突出的一点就是在远距离的情况下仍然能被感知。本文提出了一种非刚体图像序列特征点对应的新方法,应用于步态识别中去,并进行了编码。这种方法首先在图像序列的采集过程中,人体身着黑色的服饰,并在人体的关节点附上白色的小圆斑,这些小圆斑的中心点便可作为运动分析的特征点。根据图像序列帧间的时间间隔很小这一特点,指出特征点在图像帧间的运动具有平滑性,进而提出了一种特征点运动平滑的代价函数。然后将目标跟踪技术应用于特征点的跟踪,利用两个一维卡尔曼滤波器分别对特征点的两个坐标进行预测跟踪。特征点的遮挡问题可以通过特征点跟踪过程中对特征点位置的预测得到解决。实验证明,该文方法能建立非刚体运动特征点的正确对应,并能解决特征点的遮挡问题。本文首先对人运动的视觉分析及新兴的步态识别技术进行简要介绍;然后阐述我们研究的步态识别中所用到的特征点跟踪的算法设计,介绍算法中使用到的理论知识;最后设计算例,并且分析输出结果、绘制曲线。对算法实现过程中可能出现的影响曲线平滑程度的因素,我们进行了总结归纳。(本文来源于《天津大学》期刊2005-12-01）
非刚体运动论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
非刚体运动重建，是计算机视觉领域的热点研究课题。该技术主要研究如何从二维动态视频序列中恢复非刚体对象的叁维结构和摄像机运动的相关参数。该技术可以广泛应用于机器人视觉、医疗成像、军事侦察、体育训练、影视制作等诸多领域。该问题的求解最早在形状空间中进行。其算法的核心思想是，利用因式分解法对投影矩阵进行分解，再利用线性组合的方法，通过预定义的形状基对非刚体运动进行表示，从而通过迭代求得相关参数。最近几年，根据轨迹空间和形状空间的对偶性原理，研究者提出了基于轨迹基表示的因式分解法。该方法克服了形状空间方法求解过程中，基的选择困难和算法不稳定等问题。并且相较于形状基方法，轨迹基算法的计算规模有所降低。但在非刚体运动发生突然变化时，由于轨迹基表示法中高阶参数信息的缺失，重建工作会引起较大的误差。为了解决这一问题，本论文从轨迹表示的角度进行了以下研究工作：（1）通过对非刚体运动轨迹特点的分析，结合轨迹分段表示算法，利用轨迹空间特征点运动的相对独立性，对非刚体对象特征点的运动轨迹进行描述。即通过对轨迹突变点的检测，得到轨迹突变位置和对应的轨迹坐标，再利用插值的方式恢复出完整轨迹。接下来通过多维坐标突变点的整合方法，解决了同一特征点多维坐标分量突变点不统一的问题。从而建立了不同于形状基表示法和轨迹基表示法的非刚体运动描述模型。（2）在用于描述非刚体运动模型的线性分段表示算法研究中，从时间序列的角度，本文提出了一种基于Mann-Kendall趋势检验的滑动窗口Mann-Kendall突变点检测与分段表示算法，并对该算法的相关参数设置进行了研究。通过对多种时间信号序列的分段表示实验，表明在相同压缩率下，滑动窗口Mann-Kendall算法在复现精度或运算速度等方面，相较于已有的算法有一定的优势。（3）在轨迹分段表示算法和非刚体运动描述模型的基础上，本文结合因式分解法、正交约束、投影误差约束和轨迹连续约束，提出了一种基于轨迹分段表示算法的非刚体运动重建算法。并利用该算法对多段非刚体运动视频序列进行叁维重建工作。通过与轨迹基表示法重建效果的比较，表明对发生突变的运动轨迹，该方法能够显着改善突变位置附近的重建效果，在整体重建精度上也有一定幅度的提高。而相较于形状空间和轨迹空间的其他常见方法，该算法也能优于或接近于它们的重建精度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非刚体运动论文参考文献
[1].刘杨.基于特征值分解的非刚体运动重构算法秩参数选取方法[J].电脑知识与技术.2018
[2].陈竞博.基于轨迹分段表示算法的非刚体运动重建技术研究[D].浙江理工大学.2015
[3].张章.基于轨迹滤波的非刚体运动重建方法研究[D].浙江理工大学.2015
[4].王晶.基于轨迹基的非刚体运动恢复研究[D].浙江理工大学.2014
[5].蒋琳琼.基于特征运动簇的非刚体运动形变估计算法[J].科学技术与工程.2013
[6].石信增.基于动态图像序列的非刚体运动重建研究[D].浙江理工大学.2011
[7].全太锋,牟颖,何小海,高枝宝.复杂条件下非刚体运动目标的局部跟踪实现[J].四川大学学报(自然科学版).2007
[8].刘复昌,尤建洁,郭亮,王平安,韦志辉.结合有限元和非刚体运动估计的左心室应变分析[J].计算机辅助设计与图形学学报.2007
[9].杨国亮,王志良,王国江,陈锋军.基于非刚体运动光流算法的面部表情识别[J].计算机科学.2007
[10].王国艳.非刚体运动模型在步态检测中的应用研究[D].天津大学.2005
论文知识图
