基于多源信息动态融合的实时三维头部跟踪的关键技术研究

项目名称： 基于多源信息动态融合的实时三维头部跟踪的关键技术研究

项目编号： No.61175025

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化学科

项目作者： 潘春洪

作者单位： 中国科学院自动化研究所

项目金额： 62万元

中文摘要： 头部三维姿态的实时鲁棒估计在虚拟现实、人机交互和互动游戏等中有着广泛的应用。这方面的研究虽然开展了很多年，许多依赖于有限几种特征或方法机制的跟踪技术已经被广泛提出，这些方法，或者仅在一定的假设条件下成立或者仅在一定的受控场景中表现良好。因而，在多变的真实场景中，他们经常失败，使得其在实际应用中的普及性和稳定性大打折扣。在本项目中，我们旨在通过配置不同源的摄像机，利用不同源摄像机提供的多源信息，综合考虑包括彩色、深度和红外图像等在内的多种信息，在"人脸基元特征定义和动态选取-自适应特征融合和匹配-多目标决策-在线先验更新"的统一框架指导下，动态地将这些信息加以自适应的融合，通过解决其中的关键技术，实现实际场景下头部三维姿态稳定、鲁棒的跟踪。

中文关键词： 三维跟踪；多源特征融合；在线学习；多目标优化；虚拟现实

英文摘要：

英文关键词： 3D tracking；fusion of multi-features；online learning；multi-objective optimization；virtual reality