目录
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
三维姿态估计是计算机视觉领域中一个非常重要的问题，它在许多应用中都具有重要的作用，如人机交互、姿态识别、动作捕捉等。在过去的几年中，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法取得了很大的进展，但是这些方法仍然存在许多问题，如对于遮挡和复杂姿态的处理等。
二维人体图像到三维姿态的转换一直是计算机视觉领域中的难题。在本文中，我们将介绍一种新的方法，该方法使用基于凸松弛的方法来估计三维姿态。凸松弛是一种数学优化方法，它可以用来解决许多实际问题，包括姿态估计。我们还将使用遗传优化算法来进一步提高凸松弛算法的性能。
凸松弛是一种数学优化方法，它可以用来解决许多实际问题，包括姿态估计。在本文中，我们将使用凸松弛算法来估计三维姿态。凸松弛算法使用了一种强大的数学工具，称为凸优化，该工具可以在不知道准确模型参数的情况下，通过最小化目标函数来估计模型参数。凸优化是一种非常有效的优化方法，因为它可以保证全局最优解。
基于遗传优化的凸松弛算法，凸松弛算法是一种非常强大的数学工具，但是在实际应用中，它仍然存在许多问题，如局部最优解和收敛速度慢等。为了解决这些问题，我们将引入遗传优化算法来进一步提高凸松弛算法的性能。
遗传优化算法是一种基于生物学进化理论的优化算法，它通过模拟自然选择和遗传变异来搜索最优解。在本文中，我们将使用遗传优化算法来搜索凸松弛算法的最优解。具体来说，我们将使用遗传优化算法来搜索凸松弛算法的参数，以使目标函数最小化。使用遗传优化算法可以加快凸松弛算法的收敛速度，并且可以更好地避免局部最优解。提出的基于遗传优化的凸松弛算法的性能。我们将我们的方法与一些最新的三维姿态估计方法进行比较，包括基于深度学习的方法和基于传统优化方法的方法。
遗传优化长度为L的n个二进制串bi(i＝1，2，…，n)组成了遗传算法的初解群，也称为初始群体。在每个串中，每个二进制位就是个体染色体的基因。根据进化术语，对群体执行的操作有三种：
1．选择(Selection)
这是从群体中选择出较适应环境的个体。这些选中的个体用于繁殖下一代。故有时也称这一操作为再生(Reproduction)。由于在选择用于繁殖下一代的个体时，是根据个体对环境的适应度而决定其繁殖量的，故而有时也称为非均匀再生(differential reproduction)。
2．交叉(Crossover)
这是在选中用于繁殖下一代的个体中，对两个不同的个体的相同位置的基因进行交换，从而产生新的个体。
3．变异(Mutation)
这是在选中的个体中，对个体中的某些基因执行异向转化。在串bi中，如果某位基因为1，产生变异时就是把它变成0；反亦反之。
4.全局最优收敛(Convergence to the global optimum)
当最优个体的适应度达到给定的阀值，或者最优个体的适应度和群体适应度不再上升时，则算法的迭代过程收敛、算法结束。否则，用经过选择、交叉、变异所得到的新一代群体取代上一代群体，并返回到第2步即选择操作处继续循环执行。
3.MATLAB核心程序
clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng('default')
%初始spread
mu = 1;
%根据遗传算法进行参数的拟合
MAXGEN = 20;
NIND = 50;
Chrom = crtbp(NIND,1*10);
%14个变量的区间
Areas = [0.5;
1.5];
FieldD = [rep([10],[1,1]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,1])];
LR = zeros(NIND,1);
MU2 = zeros(MAXGEN,1);
gen = 0;
for a=1:1:NIND
a
LR(a) = mu;
%计算对应的目标值
errs = func_obj(LR(a));
E = errs;
J(a,1) = E;
end
Objv = (J+eps);
gen = 0;
while gen < MAXGEN;
gen
P1 = 0.9;
P2 = 1-P1;
FitnV=ranking(Objv);
Selch=select('sus',Chrom,FitnV);
Selch=recombin('xovsp', Selch,P1);
Selch=mut( Selch,P2);
phen1=bs2rv(Selch,FieldD);
for a=1:1:NIND
if gen == 1
LR(a) = mu;
else
LR(a) = phen1(a,1);
end
%计算对应的目标值
errs = func_obj(LR(a));
E = errs;
JJ(a,1) = E;
end
Objvsel=(JJ+eps);
[Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);
gen=gen+1;
%保存参数收敛过程和误差收敛过程以及函数值拟合结论
MU2(gen) = mean(LR);
Error(gen) = mean(JJ);
deltaf = Error(gen);
end
MU_best = MU2(end);
MU_best
save best_mu.mat MU_best
% figure;
% plot(MU2(3:end),'b-o');
% xlabel('Iteration Number');
% ylabel('mu');
% grid on;
function vis3Dskel(shapes,skels,viewpoint,flagShowCam,mode,Num,N)
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
switch lower(mode)
case 'ellipse'
limbRadius = 0.15;
limbColour = 0.7*ones(1,3);
M = repmat(limbColour,length(indices),1);
shape(1,:)=shape(1,:)+(jj-1)*10;
plot3(shape(1,:),shape(3,:),shape(2,:),'.'); %，控制15个点的。。可以改为plot3(shape(1,:),shape(3,:),shape(2,:),'k.','MarkerSize',50); 'R.','MarkerSize',30，关节点状态，红色30大小。
hold on
grid on
for i = 1:length(indices)
P1 = [shape(1,I(i)) shape(3,I(i)) shape(2,I(i))];
P2 = [shape(1,J(i)) shape(3,J(i)) shape(2,J(i))];
P = 0.5*(P1 + P2);
U = [ null(P1 - P2)'; (P1 -P2)/norm(P1-P2)]; % 函数null用来求解零空间，即满足方程组A*X=0的解空间。实际上是求出解空间的一组解（基础解系）。
% 语法：z=null（A），z的列向量为方程组的正交规范基，满足z‘ x z=I。
% null(A)给出的是矩阵A的null space的单位正交基。对于矩阵A，用null(A)命令就直接求出来AX=0的解
S = eye(3); S(1,1) = 1.5*norm(P1-P2);
l = 0.55*norm(P1-P2);
[x,y,z] = ellipsoid(0,0,0,limbRadius,limbRadius,l,8);
axis equal;
xv =x(:);
yv = y(:);
zv = z(:);
newXYZ = U'*[xv';yv';zv'];
xnew = reshape(newXYZ(1,:)+P(1),size(x,1),size(x,2));
ynew = reshape(newXYZ(2,:)+P(2),size(x,1),size(x,2));
znew = reshape(newXYZ(3,:)+P(3),size(x,1),size(x,2));
handle = patch(surf2patch(xnew,ynew,znew));
set(handle,'EdgeColor',[0.3 0.3 0.3],'EdgeAlpha',0.1);
set(handle,'FaceLighting','phong','AmbientStrength',0.6);
set(handle,'FaceColor', skel.tree(I(i)).color);
set(handle,'BackfaceLighting','lit');
end
case 'stick'
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
end
09_051_m4.完整算法代码文件
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