步态检测就是步态检测是在图像序列中将人体步态轮廓区域从背景图像中提取出来。步态检测方法主要包括运动背景估计运动目标检测以及形态学处理等。有效的对步态轮廓区进行分割对于步态特征提取人体特征分类等后续处理步骤非常重要。步态检测的前期为视频预处理部分，包括对视频流降噪二值化等。后期处理过程只考虑到目标图像中所对应的轮廓区域的像素。步态表征指的是应用些手段和步态算法提取要检测的人体特征点信息来表示目标人体的步态运动，这个过程可以称为步态特征的提取。现有的方法可以分为类结构表征非结构表征和融合表征。步态协同属于基于视频的人体骨架提取的种应用。所有姿态的协同运动都可以看成是相应关节点的协同运动，若把步态目标骨架的特征点信息与静态动画人物进行相应特征点上的姿态联动，便可面步态检测就是步态检测是在图像序列中将人体步态轮廓区域从背景图像中提取出来。步态检测方法主要包括运动背景估计运动目标检测以及形态学处理等。有效的对步态轮廓区进行新的动画。年吴伟和学者等人对现有的动画生成方法存在手工操作繁琐，模型姿态受局限等问题提出了新的解决方案。课题研究内容本课题着重于在视频人体骨架提取的基础上对个性化的步态协同进行研究，包含以下几个方辑处理后的运动重定向到动画角色，产生满足动画师要求的动画片。年叶福军潘瑞芳学者研究了把现有的人体运动数据重新定向到新的动画角色对象上的方法。通过这种方法，动画师能够利用现存的人体运动数据去创造人体动画骨架提取技术，针对传统人体动画技术的不足提出来基于视频图像自动生成人体骨骼并应用于动画的思想。年罗忠祥庄越挺等学者又提出了提出了新的基于视频的人体动画技术，从视频中捕获人体运动，然后将编繁琐重复性的工作。因此，研究基于视频的运动人体骨架模型的提取，识别，及个性化的步态协同可以改善现有视频动画的制作工艺，对节约人力资源提高制作效率具有重要意义。年我国庄越挺等学者提出了种基于视频的方式。动画相对动画而言简便些，可以利用或软件中骨骼绑定蒙皮渲染这系列过程来实现动画制作。虽然不需要帧帧来制作，但是骨骼绑定和蒙皮过程是需要对每根线条进行确认的，也属于式的角度而言，这些制作软件存在着智能型较低需要大量人工手动操作等弊端。根据对动画制作专业人士调查显示，动画的制作多是由动画工程师利用或软件帧帧完成的，没有任何快速连贯的动画制作用多数体现在虚拟试衣等产品的开发和动画合成制作上。人体骨架在动画制作上的发展与应用目前，在数字化的视频分析处理及制作过程中，等商业软件得到广泛应用。但是从使用方间的夹角。通过这些姿态参数可以在三维空间中重建人体的运动。动作识别是指从图像序列中提取各种运动和表观特征，通过分类器判断人的动作类别，为整个场景的语义理解奠定基础。人体运动分析在虚拟动画产品上的应前的研究还只是处于初级阶段，识别算法并不完善，还只是基于受限的实验室条件或些简单的假设。姿态估计是指从输入的图像序列中推测人体各个部分的姿态参数，如身体各个部分在三维空间中的位置或者身体各个关节之产品上的应用。在计算机视觉领域，步态识别是指在视频序列中自动提取表征人步行特征的视觉线索以达到鉴别人的身份的目的。根据目前所掌握的文献资料分析看出，步态识别方面的研究虽然起步早研究人员多。但是目等人提出离散骨架进化方法，年学者等人提出基于无线传感器网络的连通骨架提取方法。基于视频的人体运动分析现如今应用在很多研究领域中，总结起来有几大方面步态识别姿态估计以及虚拟动画，年学者赵春江等人提出了种关于二值图像的鲁棒性骨架提取算法，在年学者刘文予等人提出基于边界曲线演化模型的生长骨架算法，年学者白翔等人提出基于离散曲线演化的轮廓分割的骨架修剪方法。同年白翔。在年以为主等人提出基于哈密尔顿原理的哈密尔顿雅各比骨架，同年学者等人提出基于水平集的连续骨架提取算法，第二年学者等人提出基于正方形格子的骨架点判定方之就是人体骨架，经常应用于目标对象的描述与识别中。在年等学者提出了中轴这概念在年等人又提出了基于火烧草模型的骨架提取方法。火烧草模型提出后，各种各样的骨架提取算法相继被提出的方法以及利用获取景深数据视频的方法。而基于单目视频的人体运动跟踪使用简单应用场合广泛等优点使得该技术具有极大的吸引力。基于视频的人体骨架提取与应用在人体步态分析中，最有效的特征时提出了多种新的步态分析识别算法，并且获得较高的识别率。基于视频的人体运动跟踪作为近年的研究热点受到越来越多的研究者关注。根据采用摄像机数目不同可以分为三类基于单目视频的方法基于多目视频的时提出了多种新的步态分析识别算法，并且获得较高的识别率。基于视频的人体运动跟踪作为近年的研究热点受到越来越多的研究者关注。根据采用摄像机数目不同可以分为三类基于单目视频的方法基于多目视频的方法以及利用获取景深数据视频的方法。而基于单目视频的人体运动跟踪使用简单应用场合广泛等优点使得该技术具有极大的吸引力。基于视频的人体骨架提取与应用在人体步态分析中，最有效的特征之就是人体骨架，经常应用于目标对象的描述与识别中。在年等学者提出了中轴这概念在年等人又提出了基于火烧草模型的骨架提取方法。火烧草模型提出后，各种各样的骨架提取算法相继被提出。在年以为主等人提出基于哈密尔顿原理的哈密尔顿雅各比骨架，同年学者等人提出基于水平集的连续骨架提取算法，第二年学者等人提出基于正方形格子的骨架点判定方，年学者赵春江等人提出了种关于二值图像的鲁棒性骨架提取算法，在年学者刘文予等人提出基于边界曲线演化模型的生长骨架算法，年学者白翔等人提出基于离散曲线演化的轮廓分割的骨架修剪方法。同年白翔等人提出离散骨架进化方法，年学者等人提出基于无线传感器网络的连通骨架提取方法。基于视频的人体运动分析现如今应用在很多研究领域中，总结起来有几大方面步态识别姿态估计以及虚拟动画产品上的应用。在计算机视觉领域，步态识别是指在视频序列中自动提取表征人步行特征的视觉线索以达到鉴别人的身份的目的。根据目前所掌握的文献资料分析看出，步态识别方面的研究虽然起步早研究人员多。但是目前的研究还只是处于初级阶段，识别算法并不完善，还只是基于受限的实验室条件或些简单的假设。姿态估计是指从输入的图像序列中推测人体各个部分的姿态参数，如身体各个部分在三维空间中的位置或者身体各个关节之间的夹角。通过这些姿态参数可以在三维空间中重建人体的运动。动作识别是指从图像序列中提取各种运动和表观特征，通过分类器判断人的动作类别，为整个场景的语义理解奠定基础。人体运动分析在虚拟动画产品上的应用多数体现在虚拟试衣等产品的开发和动画合成制作上。人体骨架在动画制作上的发展与应用目前，在数字化的视频分析处理及制作过程中，等商业软件得到广泛应用。但是从使用方式的角度而言，这些制作软件存在着智能型较低需要大量人工手动操作等弊端。根据对动画制作专业人士调查显示，动画的制作多是由动画工程师利用或软件帧帧完成的，没有任何快速连贯的动画制作方式。动画相对动画而言简便些，可以利用或软件中骨骼绑定蒙皮渲染这系列过程来实现动画制作。虽然不需要帧帧来制作，但是骨骼绑定和蒙皮过程是需要对每根线条进行确认的，也属于繁琐重复性的工作。因此，研究基于视频的运动人体骨架模型的提取，识别，及个性化的步态协同可以改善现有视频动画的制作工艺，对节约人力资源提高制作效率具有重要意义。年我国庄越挺等学者提出了种基于视频的人体动画骨架提取技术，针对传统人体动画技术的不足提出来基于视频图像自动生成人体骨骼并应用于动画的思想。年罗忠祥庄越挺等学者又提出了提出了新的基于视频的人体动画技术，从视频中捕获人体运动，然后将编辑处理后的运动重定向到动画角色，产生满足动画师要求的动画片。年叶福军潘瑞芳学者研究了把现有的人体运动数据重新定向到新的动画角色对象上的方法。通过这种方法，动画师能够利用现存的人体运动数据去创造新的动画。年吴伟和学者等人对现有的动画生成方法存在手工操作繁琐，模型姿态受局限等问题提出了新的解决方案。课题研究内容本课题着重于在视频人体骨架提取的基础上对个性化的步态协同进行研究，包含以下几个方面步态检测就是步态检测是在图像序列中将人体步态轮廓区域从背景图像中提取出来。步态检测方法主要包括运动背景估计运动目标检测以及形态学处理等。有效的对步态轮廓区进行分割对于步态特征提取人体特征分类等后续处理步骤非常重要。步态检测的前期为视频预处理部分，包括对视频流降噪二值化等。后期处理过程只考虑到目标图像中所对应的轮廓区域的像素。步态表征指的是应用些手段和步态算法提取要检测的人体特征点信息来表示目标人体的步态运动，这个过程可以称为步态特征的提取。现有的方法可以分为类结构表征非结构表征和融合表征。步态协同属于基于视频的人体骨架提取的种应用。所有姿态的协同运动都可以看成是相应关节点的协同运动，若把步态目标骨架的特征点信息与静态动画人物进行相应特征点上的姿态联动，便可以达到骨架驱动的步态协中的库函数对处理后的二值图像进行轮廓的检测以及提取。效果图如图所示。图目标人体步态轮廓小结本章节通过对彩色视频图像进行序列化处理灰度图像转化正则滤波降噪帧差法确定背景模型背景差分法定义运动图像区域形态学处理等步骤，最终清晰准确地定义了目标人体步态轮廓。主副骨架相结合的目标人体骨架提取引言在数学形态学及图像处理领域中，骨架作为种降维描述人体姿态的方式，被广泛应用于人体运动分析人体姿态估计人体跟踪等方面。常见的骨架提取方法有星形骨架法中轴变换法区域法细化法。在本章中，将简要的介绍常见的几种目标骨架提取方法，并提出带膝关节的星形人体骨架模型。人体骨架的概念及基本骨架提取法目标人体骨架是运动控制的基础，台阶模型斜坡模型屋顶边缘模型骨骼是三维物体的维表示，