● 摘要
论文选题源于国家科技攻关计划项目“2008年北京奥运会开（闭）幕式创意仿真支撑平台及逼真演示环境”。基于单目视频的人体运动获取方法，可以在包含体育、影视等在内的大量已有视频源中获得人体运动数据，而不需要任何其他昂贵辅助设备来捕获三维数据，所以目前针对基于单目视频的人体运动分析的研究越来越多。 本论文作为“开闭幕式仿真平台”的重要研究内容，研究视频内容的分析方法，着重研究并实现基于单目视频的人体运动数据获取方法和算法，包括单目视频中人体对象的提取，人体运动的跟踪及人体运动数据的标准化处理。具体内容包括以下几个方面： 了解并掌握国内外基于视频的人体运动获取方法所采用的主要关键技术和研究现状，包括人体运动提取方法和人体运动跟踪方法； 深入研究人体对象提取方法。通过融合时域分析中的背景剔除、帧间差分方法和梯度域分析中的边缘检测思想，给出了一种时域和梯度域相结合的人体对象提取算法，能够从静止背景的单目视频中提取人体对象。 结合基于卡尔曼滤波的人体运动预测，采用形变块匹配的方式搜索最优匹配点，设计并实现了一种基于区域的人体运动跟踪算法，能够在一定程度上解决自遮挡情况下产生的跟踪点失踪问题。 实现了人体关节点位置数据的标准化处理。通过设计人体骨架模型，把人体运动跟踪结果转化为目前流行的BVH运动捕获文件格式，并实现了一个读取和操作BVH文件格式的验证系统。 设计并实现了一个基于单目视频的人体运动获取原型系统，对上述人体对象提取算法和人体运动跟踪算法进行了实验验证。