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基于正交立体图像的3D人体姿态重建算法

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Neural networks based 3D posture reconstruction from orthogonal images of human performer
作者:
陈忠泽;黄国玉
作者机构:
南华大学电气工程学院<&wdkj&>南华大学电气工程学院 湖南衡阳421001
[陈忠泽; 黄国玉] 南华大学
语种:
中文
关键词:
立体图像;三维重建;人工神经网络
期刊:
计算机应用
期刊(英文):
JOURNAL OF COMPUTER APPLICATIONS
ISSN:
1001-9081
年:
2008
卷:
28
期:
5
页码:
1251-1254
基金类别:
湖南省教育厅科研基金支持项目(04C583).致谢:本文的实验原始数据系作者在日本早稻田大学大学院国际信息与通信研究科做访问研究时在大谷淳教授及其研究生帮助下使用该校白井克彦研究室的ReActor运动捕获系统采集得到,在此特别致谢.
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
电气工程学院
摘要:
提出一种由目标的立体图像通过人工神经网络实时估计得到其3D姿态的方法。网络的输入向量由同步立体图像帧上目标特征点的坐标构成;而输出向量则表示目标若干关键位置的三维姿态(进而可以建立目标的3D模型)。拟合该神经网络所需要的输出样本数据由运动捕获系统REACTOR获取。实验表明基于该算法的3D姿态估计误差低于5%,可以有效应用于3D虚拟目标的计算机实时合成等。
摘要(英文):
A novel method for reconstructing 3D motion of human avatar from real-time orthogonal images by using artificial neural network techniques was proposed. The input vector to the network was constructed by using the extracted coordinates of the feature points, while the output one indicated the 3D coordinates of the representative points and joints of the real human. The fitting process of the neural network was based on some proper neural network learning techniques with a set of sample data pairs that were obtained by using a motion capture sys...

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