一种基于Reeb图的3维肢体分割算法

2011-08-04关华，郭立，李文

通信技术 2011年11期

关华，郭立，李文

（中国科学技术大学电子科学与技术系，安徽合肥 230027）

0 引言

人体行为分析与识别已成为计算机视觉领域的一个热点问题，其广泛应用于计算机动画、安全通讯[1]、公共安全[2]等。人体行为分析与识别的一个难点之一就是如何完成重构人体模型的肢体分割，即如何将重构人体模型分割成一个个有意义的肢体部位，如头、胳膊、腿等。

近些年，国内外针对肢体分割提出了各种不同的算法。Sangho Park等人采用高斯马尔科夫模型（GMM，Gaussian Markov Model）模型完成像素的颜色信息描述，然后利用马尔科夫随机场来分割肢体[3]，此方法较依赖模型本身；Cheung等使用EM算法来完成3维肢体分割，其利用前帧的结果来完成后面帧行为主体的3维肢体分割，因而容易造成累计误差[4]；Jun-Wei Hsieh等人采用三角形剖面和轮廓曲率的方式来完成三维肢体的分割[5]，此方法有时会造成误分割；谷军霞等人采用了一种半监督聚类的方法来完成 3维肢体的分割，该方法需要一定的人际交互[6]；曹丹华等人采用了基于最小负曲率点搜索的方式来完成人体模型的肢体分割[7]，此方法是在2维图像上进行的；Reeb图在行为分析与识别方面有较好的应用[8]。

这里基于 Reeb图来完成对重构人体模型的三维肢体肢体分割，其能较好的对3维人体模型进行肢体分割，分割质量较好，并且基于 Reeb图的概念，计算复杂度较低，同时避免了人机交互的过程。文中算法如图1所示。