基于图像序列的非刚性物体三维结构及运动恢复

本项目旨在一般透视投影模型下由未标定图像序列恢复非刚性物体的三维结构及运动信息，并研究鲁棒性重建算法来解决特征点的跟踪误差及数据丢失问题。.项目的主要研究内容包括：特征点的跟踪及摄像机标定、透视投影模型下非刚体的三维重建及运动分析、鲁棒性重建算法、以及探索新的非刚性物体的建模方法。其研究成果不仅具有重要的理论意义，而且可以广泛应用于人脸建模、视觉监控、人机交互、计算机辅助医疗等领域。.项目的特色及创新之处在于：⑴．在一般透视投影模型下研究非刚性物体的三维结构及运动，因此重建精度高，扩展了算法的适用范围；⑵．具有强鲁棒性的重建算法，可以较好地解决数据存在较大噪声、错误匹配以及特征点丢失等问题。而文献中的方法通常假设弱透视投影模型，重建误差较大，而且鲁棒性不强。本项目将通过实验分析，验证算法的正确性及鲁棒性，并与其它算法进行性能比较。