中文摘要：

本项目从动态图像序列出发研究了连接型非刚性物体三维运动分析问题。我们将这种非刚性运动视为整体刚性运动基础上物体各局部区域所存在的相对形变运动。首先，我们构造了两种不同的前馈神经网络用以估计连接型非刚体中各局部刚体段的三维运动参数。在此基础上，构建了多级马氏随机场(MRF)估计物体全局运动参数。为了实现全局平滑运动下各局部运动边缘的有效体现，研究了用神经网络群的方法定义最细级MRF的非规则邻域系统。神经网络群中各单个神经网络具有二层结构，反映了物体局部区域的相对形变运动。通过各神经网络进行反馈连接所形成的网络群则体现各局部运动区域的联系。通过MRF的多级结构提高了参数求解的速度，而通过神经网络群定义最细级MRF 的非规则邻域系统则实现了各局部运动的有效估计。该研究的完成提出了新的连接型非刚性物体三维运动估计的理论框架，并能在人体运动分析和机器人控制等实际场合得到应用。