基于流形学习的多视角关节体运动跟踪与分析

图像序列中关节体目标的运动跟踪与分析是当前计算机视觉领域的研究热点和难点，该技术可以广泛应用于智能监控、安全反恐、人机交互、虚拟现实以及辅助体育训练等领域。本项目针对多关节体目标的生物机械特征，研究基于流形学习的姿态描述、识别、运动跟踪与分析的理论方法及关键技术，旨在寻找高维图像空间中描述关节体姿态的内在的低维构形流形，从而使关节体姿态信息能够有效表达和高效处理。主要研究内容有：1）基于构形流形的关节体姿态描述以及由多视角图像数据学习构形流形的方法;2）使用分析力学方法建立构形流形上的状态空间方程，用于关节体运动跟踪；3）流形上的聚类分析及其在关节体运动分析中的应用。本项目涉及运动分析的基本方法和基本理论，需要从新的角度研究新的问题，具有前瞻性和挑战性，也具有重要的理论意义和广泛的应用价值。本项目预期在理论上有所突破，技术上有所创新，为新一代关节体目标运动跟踪与分析奠定理论和技术基础。