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基于逆向运动学的人体运动图像跟踪算法研究的中期报告
中期报告
一、选题背景
近年来，随着深度学习技术的发展和运用，研究人员利用深度学习算法在人体姿势估计方面取得了巨大的进展，同时也为人体运动跟踪技术的发展提供了新的思路和方法。然而，这些技术大多依赖于单张图像的静态检测，缺乏对于人体动态行为的准确跟踪，特别是对于复杂的运动姿态，需要通过跟踪技术进行辅助。
基于逆向运动学的人体运动图像跟踪算法，可以根据人体姿态估计的结果，结合逆向运动学算法，快速地获取不同帧之间的人体运动信息，进而实现对复杂运动姿态的准确跟踪。本选题旨在探索基于逆向运动学的人体运动图像跟踪算法，以期达到更准确、更高效的人体运动跟踪效果。
二、研究内容
本选题的具体研究内容如下：
1.实现基于OpenPose估计人体姿态；
2.探究人体姿态识别结果与运动参数之间的关系，建立基于逆向运动学的人体运动模型；
3.提出基于逆向运动学的人体运动图像跟踪算法；
4.针对基于逆向运动学的人体运动图像跟踪算法中的关键问题（如运动模型误差、图像噪声和遮挡等问题），提出改进方法和技术手段，提高算法的稳定性和鲁棒性；
5.在公开数据集上验证该算法的跟踪性能，以及与其他基准算法的比较。
三、研究意义
本研究的主要意义在于：
1.推动运动识别算法的发展，为实现更准确的人体姿态识别和动态追踪提供新的思路；
2.为实现机器人和虚拟人物的协同作业、人机交互等应用提供技术支持；
3.在医疗康复领域中，可以应用于康复训练机器人、运动康复测量等方面。
四、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.实现基于OpenPose的人体姿态估计算法，并通过公开数据集进行验证评估；
2.建立基于逆向运动学的人体运动模型，并实现基于该模型的运动跟踪算法；
3.针对该算法的关键问题提出改进方法和技术手段，提高算法的稳定性和鲁棒性；
4.在公开数据集上验证该算法的跟踪性能，以及与其他基准算法的比较。
五、进度安排
本研究的进度安排如下：
第一阶段：完成基于OpenPose的人体姿态估计算法的研究和实现，并在COCO数据集上进行测试和验证；
第二阶段：研究人体姿态识别结果与运动参数之间的关系，建立基于逆向运动学的人体运动模型；
第三阶段：提出基于逆向运动学的人体运动图像跟踪算法，实现对人体复杂运动姿态的快速跟踪；
第四阶段：针对该算法的关键问题（如运动模型误差、图像噪声和遮挡等问题）进行改进优化，提高算法的稳定性和鲁棒性；
第五阶段：在公开数据集上验证该算法的跟踪性能，并与其他基准算法进行比较分析；
第六阶段：撰写论文，整理研究成果，准备论文提交。
六、参考文献
[1]CaoZ,HidalgoG,SimonT,etal.OpenPose:RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2019,43(1):172-185.
[2]WangY,LiM,SongJ,etal.DualQuaternionBasedInverseKinematicsforHumanMotionTracking[J].ComputationalIntelligenceandNeuroscience,2015,2015.
[3]BogoF,KanazawaA,LassnerC,etal.Keepitsmpl:Automaticestimationof3dhumanposeandshapefromasingleimage[C]//ComputerVision-ECCV.SpringerInternationalPublishing,2016:561-578.