一種基于雙目視覺立體跟蹤算法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于雙目視覺立體跟蹤算法，具體步驟如下：步驟1：利用二維擴展Kalman分別對兩個單目序列圖像中的標(biāo)記進行預(yù)測跟蹤；步驟2：如果標(biāo)記點在兩個單目序列圖像中的預(yù)測區(qū)域內(nèi)分別有多個候選標(biāo)記點出現(xiàn)，則利用雙目下的外極限約束條件剔出錯誤的候選點，找出正確的匹配。本發(fā)明的一種基于雙目視覺立體跟蹤算法，具有各個標(biāo)記點之間無明顯特征區(qū)別、數(shù)量多、易遮擋。
【專利說明】一種基于雙目視覺立體跟蹤算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于雙目視覺立體跟蹤算法。
【背景技術(shù)】
[0002]基于標(biāo)記點的光學(xué)運動捕獲系統(tǒng)[1]通過捕獲人體上的標(biāo)記點來重建人體的三維運動，已經(jīng)成功地應(yīng)用于影視特效、動畫制作、虛擬現(xiàn)實、模擬訓(xùn)練等研究領(lǐng)域?，F(xiàn)有的捕獲系統(tǒng)通常采用基于特征匹配的跟蹤方法[2_4]。文獻[2]以不同的色塊作為標(biāo)記點，提出一種基于色塊的跟蹤方法。文獻[3]使用少量彩色色帶作為標(biāo)記點，以人體結(jié)構(gòu)約束信息為輔助進行跟蹤。文獻[4]利用標(biāo)記點的輪廓特征進行跟蹤，取得了較好的跟蹤結(jié)果，但其標(biāo)記點需要特殊制作，不便于實際應(yīng)用上述基于顏色特征的跟蹤算法跟蹤結(jié)果較準(zhǔn)確，且一定程度上可以解決標(biāo)記點的自遮擋問題。但因為平面色塊在三維視覺中易發(fā)生形變，在不同的攝像頭間存在成像色調(diào)的差異，導(dǎo)致跟蹤不準(zhǔn)確，且當(dāng)標(biāo)記點數(shù)量增多時，可明顯區(qū)分的顏色有限，這些都極大地限制了它們的應(yīng)用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是:為了克服上述中存在的問題，提供一種基于雙目視覺立體跟蹤算法。
[0004]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:一種基于雙目視覺立體跟蹤算法，具體步驟如下:
步驟1:利用二維擴展Kalman分別對兩個單目序列圖像中的標(biāo)記進行預(yù)測跟蹤；
步驟2:如果標(biāo)記點在兩個單目序列圖像中的預(yù)測區(qū)域內(nèi)分別有多個候選標(biāo)記點出現(xiàn)，則利用雙目下的外極限約束條件剔出錯誤的候選點，找出正確的匹配。
[0005]本發(fā)明的有益效果是，本發(fā)明的一種基于雙目視覺立體跟蹤算法，具有各個標(biāo)記點之間無明顯特征區(qū)別、數(shù)量多、易遮擋。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0006]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明。
[0007]圖1是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0008]現(xiàn)在結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步詳細(xì)的說明。這些附圖均為簡化的示意圖，僅以示意方式說明本發(fā)明的基本結(jié)構(gòu)，因此其僅顯示與本發(fā)明有關(guān)的構(gòu)成。
[0009]如圖1所示的一種基于雙目視覺立體跟蹤算法，具體步驟如下:
步驟1:假設(shè)當(dāng)前時刻為第hi
時刻,記A、》1、今為標(biāo)記點《%在第*時刻的位置、速度、加速度。在跟蹤過程中，二維和三維擴展kalman濾波器同時被用來進行*:+1時刻的狀態(tài)預(yù)測(),如式(1)_(3)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于雙目視覺立體跟蹤算法，其特征是具體步驟如下: 步驟1:利用二維擴展Kalman分別對兩個單目序列圖像中的標(biāo)記進行預(yù)測跟蹤； 步驟2:如果標(biāo)記點在兩個單目序列圖像中的預(yù)測區(qū)域內(nèi)分別有多個候選標(biāo)記點出現(xiàn)，則利用雙目下的外極限約束條件剔出 錯誤的候選點，找出正確的匹配。
【文檔編號】G06T7/00GK103903248SQ201210581089
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2012年12月28日 優(yōu)先權(quán)日:2012年12月28日
【發(fā)明者】屈景春, 吳軍 申請人:重慶凱澤科技有限公司