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基于多视点的三维姿态运动重建与跟踪的中期报告
概述
多视点的三维姿态运动重建与跟踪是计算机视觉领域中一个研究热点，涉及到多个子问题，如相机标定、姿态估计、运动跟踪等。本文基于已有的文献，介绍了该问题的相关背景、已有方法及其缺点、本项目的研究内容及初步成果。
背景
在计算机视觉领域中，多视点的三维姿态运动重建与跟踪涉及到利用多个摄像头对目标进行拍摄，并在后续过程中对其进行姿态估计、运动解算等计算，以得到目标的三维运动轨迹、姿态及变形等信息，可以应用于虚拟现实、运动分析等多个领域。
已有方法与缺点
该问题已有多种解决方法，包括基于特征点匹配、基于光流法、基于时序结构等方法。其中，基于特征点匹配的方法通常受噪声和特征点遮挡的影响较大，而基于光流法及时序结构的方法通常需要在跟踪过程中对目标进行分类和识别，导致时间复杂度较高。
研究内容及初步成果
本项目的研究内容主要包括：
1.相机标定：针对多个相机，通过将多个摄像机内的相对位置进行校正和优化，以生成相机的内部参数和外部参数，
2.特征点跟踪：结合光流法和时序结构，通过提取图像中的特征点，并在多个视角下动态跟踪目标，以得到目标的运动轨迹。
3.姿态估计：在得到目标运动轨迹基础上，结合运动学方程以得到目标的三维位姿信息。
目前，我们已完成相机标定和特征点跟踪的实验，并初步验证了该方法的可行性和有效性，但在跟踪速度和姿态估计精度等方面仍存在待解决的问题。在接下来的工作中，我们将继续深入研究如何提高算法的效率和精度，以实现更加准确的目标跟踪和三维姿态运动重建。