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人体运动重建文献资料
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基于正交匹配追踪及加速近端梯度的人体三维重建
为提高人体三维结构的重建精度,针对重建过程中字典中原子的佳选择和结构矩阵的优化问题,结合稀疏表示和低秩约束,提出一种正交匹配追踪追踪及加速近端梯度(OMP-APG)算法,以此为医学领域提供丰富的信息,以辅助医生快速精确地制定出治疗方案.首先,对特征点观测矩阵进行奇异值分解(SVD)分解,利用列文伯格-马夸尔特(LM)算法得到唯一确定的相机旋转矩阵;其次,利用稀疏表示中“大化逼近”思想,通过正交匹配追踪算法对轨迹基系数进行求解,结合预定义的轨迹基求解出人体三维结构矩阵;后,根据结构矩阵是一个低秩矩阵,将其秩优化问题转化为核范数小化问题,利用加速近端梯度算法对人体结构矩阵进一步优化处理.将该算法与稀疏逼近算法进行比较,对伸懒腰、瑜伽、拾物、喝水和跳舞等5组不同的人体运动模型进行三维重建,通过其三维重建效果图和三维重建误差的结果显示,其重建精度更高且稳定性更好.在该算法下喝水运动的重建效果佳,其1 102帧图像序列41个特征点的重建误差为0.030 3,而在稀疏算法下的重建误差为0.017 8.因此,该算法可以有效地提高人体三维结构的重建精度,为医学领域辅助治疗提供相应的技术支持.
