CN103903277A - 一种基于多目视觉数据融合算法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及视觉算法的领域，尤其是一种基于多目视觉数据融合算法，具体步骤如下：（1）处理在双目视觉的公共视野区域内出现且已经正确跟踪的标记点；（2）未在任何一个双目视觉的公共视野区域内出现，但在某两个单目的视野区域内出现且已经正确跟踪的标记点；（3）在某个双目视觉下丢失后又重新出现的标记点。本发明的一种基于多目视觉数据融合算法，将实现更多标记点、更复杂的人体运动目标跟踪以及进一步提高新标记点的识别率。
Description
技术领域
本发明涉及视觉算法的领域，尤其是一种基于多目视觉数据融合算法。
背景技术
基于标记点的光学运动捕获系统[1]通过捕获人体上的标记点来重建人体的三维运动，已经成功地应用于影视特效、动画制作、虚拟现实、模拟训练等研究领域。现有的捕获系统通常采用基于特征匹配的跟踪方法[2-4]。文献[2]以不同的色块作为标记点，提出一种基于色块的跟踪方法。文献[3]使用少量彩色色带作为标记点，以人体结构约束信息为辅助进行跟踪。文献[4]利用标记点的轮廓特征进行跟踪，取得了较好的跟踪结果，但其标记点需要特殊制作，不便于实际应用上述基于颜色特征的跟踪算法跟踪结果较准确，且一定程度上可以解决标记点的自遮挡问题。但因为平面色块在三维视觉中易发生形变，在不同的摄像头间存在成像色调的差异，导致跟踪不准确，且当标记点数量增多时，可明显区分的颜色有限，这些都极大地限制了它们的应用。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：为了克服上述中存在的问题，提供一种基于多目视觉数据融合算法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于多目视觉数据融合算法，具体步骤如下：
（1）处理在双目视觉的公共视野区域内出现且已经正确跟踪的标记点；
（2）未在任何一个双目视觉的公共视野区域内出现，但在某两个单目的视野区域内出现且已经正确跟踪的标记点；
（3）在某个双目视觉下丢失后又重新出现的标记点。
本发明的有益效果是，本发明的一种基于多目视觉数据融合算法，将实现更多标记点、更复杂的人体运动目标跟踪以及进一步提高新标记点的识别率。
具体实施方式
现在结合本发明作进一步详细的说明。
一种基于多目视觉数据融合算法，其特征是具体步骤如下：
（1）处理在双目视觉的公共视野区域内出现且已经正确跟踪的标记点，对于这类标记点，利用式(10)对多个双目跟踪结果加权平均，获得其最终三维运动数据。
其中
为第个标记点的最终三维运动数据，为其在各个双目视觉下的立体跟踪结果；
（2）未在任何一个双目视觉的公共视野区域内出现，但在某两个单目的视野区域内出现且已经正确跟踪的标记点，对于这类标记点，将这两个单目组合成一个双目视觉，获得三维跟踪结果；
（3）在某个双目视觉下丢失后又重新出现的标记点，对于这类标记点，首先需要确定它的标识，即身份。在辨识的过程中，由于图像噪声、标定误差、二维匹配误差等因素的影响使得同一标记点在不同双目下的三维位置坐标并不完全相同甚至相差较大，增加了辨认的难度，针对这个问题，本文提出了基于可变阈值的最邻近数据融合算法，中心思想是：在三维空间中，如果双目
中的新标记点与其它双目下的某一个被跟踪的标记点
的位置或预测位置最近且两者的距离在一定阈值范围内，则认为此新标记点与
为同一个标记点。与传统的最邻近数据融合算法[7]相比，此阈值并不是固定不变的，而是随着被跟踪标记点的预测误差变化，即以被跟踪标记点的位置或预测位置为中心，在预测误差的指导下调整标记点的搜索区域，从而确定阈值的取值范围。新标记点一旦被识别出来且连续出现4帧以上，则初始化它的Kalman滤波器，对其进行后续帧的跟踪。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (1)
1. 一种基于多目视觉数据融合算法，其特征是具体步骤如下：
（1）处理在双目视觉的公共视野区域内出现且已经正确跟踪的标记点；
（2）未在任何一个双目视觉的公共视野区域内出现，但在某两个单目的视野区域内出现且已经正确跟踪的标记点；
（3）在某个双目视觉下丢失后又重新出现的标记点。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201210581210.5A CN103903277A (zh) | 2012-12-28 | 2012-12-28 | 一种基于多目视觉数据融合算法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201210581210.5A CN103903277A (zh) | 2012-12-28 | 2012-12-28 | 一种基于多目视觉数据融合算法 |
Publications (1)
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|---|---|
| CN103903277A true CN103903277A (zh) | 2014-07-02 |
Family
ID=50994584
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN201210581210.5A Pending CN103903277A (zh) | 2012-12-28 | 2012-12-28 | 一种基于多目视觉数据融合算法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103903277A (zh) |
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-
2012
- 2012-12-28 CN CN201210581210.5A patent/CN103903277A/zh active Pending
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Legal Events
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| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20140702 |
|
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |