Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 李錫堅 | en_US |
dc.contributor.author | Li, Xi-Jian | en_US |
dc.contributor.author | 陳稔 | en_US |
dc.contributor.author | CHEN, REN | en_US |
dc.date.accessioned | 2014-12-12T02:02:48Z | - |
dc.date.available | 2014-12-12T02:02:48Z | - |
dc.date.issued | 1983 | en_US |
dc.identifier.uri | http://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT724241001 | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11536/51832 | - |
dc.description.abstract | 本論文旨在提出一套方法來從一系列的人體肢節運動照片中,重建其三度空間結構以 其動作變化。在第一階段我們將先分析各單張照片中人體的可能結構。假照片中臉部 的六個以上特徵點及其他關節點之位置均已知,而且人體之各肢節(rigid segment) 之長度亦已知。那麼從麼單張照片重建人體可能的三度空間結構。我們所採用的方法 是:在頭部定義一個座標系,再利用頭部特徵在此座標系之座標及其投影來決定座標 轉換矩陣〔T 〕;再由〔T〕分離出對應於頭部座標系的 相機模式(Camara Model) ;最後反求得頭部各特徵點在相機座標系之座標。我們所說的特徵點含頸子、左右眼 、左右耳和鼻子。 找到相機座標系中頸子之座標後,可逐步找出其他關節點在相機座標系之座標。但是 ,由於二度至三度空間的轉換有一對多的關係,所以當已佑芋一肢節之一端點座標時 ,另一端點之座標可能有兩個。因此,如果人體有n 個關節,那麼一張照片就有2 個可能之三度空間結構。這些可能性我們以二元樹(Binary Interpretation Tree)表 示的結構有許多是不可能的,因此我們運用與身體結構有關和與運動有關的各種限制 來作剪枝。 第二階段我們將進行一系列照片的動態分析。經過前一階段分析後,各照片所剩下之 結構可表成『多階段人體結構變化圖』(Multistage Transition Graph) ,運用擇優 技術(Optimization)可找出最佳解。我們所用的擇優方法包括動態規劃法和圖形搜尋 法(Sum of Relative Displacements) 、肢節兩端點之運動向量或關節的投影標示( Labeling)消掉較不可能的結構。 然而,由於『多階段人體結構變化圖』中可能蘊涵多個可行解,因此我們將 Algorithm A 稍加變化找出所有可行解,在求解過程中並利用投影標示來檢核某組變 化是否合法。論文最後舉出例子並討論實驗結果。 | zh_TW |
dc.language.iso | zh_TW | en_US |
dc.subject | 三度空間 | zh_TW |
dc.subject | 空間 | zh_TW |
dc.subject | 人體 | zh_TW |
dc.subject | 肢節 | zh_TW |
dc.subject | 運動 | zh_TW |
dc.subject | 計算機 | zh_TW |
dc.subject | 視覺 | zh_TW |
dc.subject | 電腦 | zh_TW |
dc.subject | 資訊科學 | zh_TW |
dc.subject | COMPUTER | en_US |
dc.subject | INFORMATION | en_US |
dc.title | 分析三度空間人體肢節運動的計算機視覺 | zh_TW |
dc.title | Computer vision for 3D human motion analysis | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
dc.contributor.department | 資訊科學與工程研究所 | zh_TW |
Appears in Collections: | Thesis |