随着人工智能的发展,计算机视觉技术得到了广泛的应用,也越来越成为人们研究的热门课题,而移动人体检测和人体动态三维重建都是计算机视觉领域中研究的热点和难点。本文在室内环境中,利用深度相机采集数据,在实现移动人体检测的基础上,对人体进行动态三维重建。首先,介绍课题的研究背景和相关的基础理论。从深度相机的成像原理出发,分析深度图像中产生噪声的原因。针对深度图像中的两类噪声:黑洞和边缘毛刺,对图像进行黑洞填充和平滑处理,去除图像中包含的噪声。其次,对去除噪声后的图像进行前景背景分割。基于分割得到的前景深度图,提出一种新的实时移动人体检测算法。在多人、多姿势以及有遮挡的环境下,通过综合分析前景物体的边缘长度和物理高度,检测到场景中的人体,并对人体进行标注。实验表明,与现有同类算法比较,本文人体检测算法的检测精度高、处理速度快。在检测到人体的基础上,提出一种采用拉普拉斯变形法对大形变区域进行精细重建的人体动态重建算法。采用体变换场得到粗略重建模型,对检测到的大形变区域进行拉普拉斯变形优化,得到精细的人体重建模型。这种算法不需要先验模板,能够在人体发生较大形变的情况下重建更真实的人体模型。最后,总结本文工作,分析算法的优势与不足,并对未来的研究工作进行展望。