[发明专利]基于多视角的深度相机的无标记动作捕捉方法及装置

权利要求书

1.一种基于多视角的深度相机的无标记动作捕捉方法，其特征在于，包括以下步骤：

A.对所述多视角的深度相机进行标定，得到标定参数；

B.通过所述多视角的深度相机采集深度图和彩色图；

C.根据所述标定参数和所述深度图，进行三维空间变换得到点云集合；

D.根据所述深度图和彩色图中的信息，将所述点云集合中的每一个三维点云点P与人体模型上的每一个表面网格点V进行匹配，得到匹配结果；

E.根据所述匹配结果，通过优化能量函数进行运动捕捉，得到追踪结果。

2.如权利要求1所述的基于多视角的深度相机的无标记动作捕捉方法，其特征在于，所述标定参数包括内参矩阵Kc、旋转矩阵Rc和平移向量Tc。

3.如权利要求2所述的基于多台深度相机的无标记动作捕捉方法，其特征在于，根据下列计算公式进行三维空间变换得到所述点云集合:其中P为所述点云集合中的三维点云点，（i，j）为所述深度图中的像素点，i、j表示所述像素点的坐标，d(i，j)表示所述像素点（i，j）的深度值。

4.如权利要求3所述的基于多视角的深度相机的无标记动作捕捉方法，其特征在于，所述将所述点云集合中的每一个三维点云点P与人体模型上的每一个表面网格点V进行匹配进一步包括：

遍历地计算所述三维点云点P与各个表面网格点V的匹配度量函数S(V,P)，并选取所述度量函数最大值的所述V点作为与所述P点匹配成功的点，其中，所述度量函数的计算公式为：S(V,P)=max(N(V)N(P),σN)*e-(C(V)-C(P))2σC2*e-(X(V)-X(P))2σX2,]]>其中，N(V)、N(P)分别表示表面网格点V和三维点云点P的法向信息值，σ_N表示两法向内积阈值，C(V)、C(P)分别表示表面网格点V和三维点云点P的颜色信息值，σ_c表示颜色分布归一化阈值，X(V)、X(P)分别表示表面网格点V和三维点云点P的位置信息值，σ_X表示距离分布归一化阈值。