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提出一種基于局部姿態(tài)先驗的從深度圖像中實時在線捕獲3D人體運動的方法，關(guān)鍵思路是根據(jù)從捕獲的深度圖像中自動提取具有語義信息的虛擬稀疏3D標記點，從事先建立的異構(gòu)3D人體姿態(tài)數(shù)據(jù)庫中快速檢索K個姿態(tài)近鄰并構(gòu)建局部姿態(tài)先驗?zāi)Ｐ屯ㄟ^迭代優(yōu)化求解最大后驗概率，實時地在線重建3D人體姿態(tài)序列，實驗結(jié)果表明，該方法能夠?qū)崟r跟蹤重建出穩(wěn)定、準確的3D人體運動姿態(tài)序列，并且只需經(jīng)過個體化人體參數(shù)自動標定過程，可跟蹤身材尺寸差異較大的不同表演者；幀率約25fps．因此，所提方法可應(yīng)用于3D游戲／電影制作、人機交互控制等領(lǐng)域．
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人體運動
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