7.1. 結論
本論文使用兩部攝影機所拍攝到的立體影像序列，重建了人體關節點粗略的 3D 位 置，並相信人體的 End-Effectors 是在影像處理方法中能夠取得較準確的點，其三維位置 座標能夠重建的比較精確，相對地其他的內部關節點較不準，因此選擇以 End-Effectors 中的關節點做為 Root，並且因為人體至少會以一腳著地，因而使用腳跟做為人體模型的 Root。
並因為相信人體的 End-Effectors 的三維座標位置是較為精確的，故強調使用逆向動 力學修正內部錯誤的關節角度。與原拍攝圖片對照後，確實能夠將表演者的動作重現於 程式中的 3D 人體模型。使得本論文在內部的關節點座標品質較差的情況下，能夠成功 地使用立體視覺人體動作原始資料，進行修正的程序。
論文實驗中更比較了是否使用 IP 資訊引導逆向動力學之間的差異，不同的逆向動 力學演算法之間的不同，演算法複雜度的分析，以及以 key-frame 代替完整影像序列的 實驗結果。
實驗的最後結論是，以 IP 資訊引導，並使用 Damped Least Square 逆向動力學，是 在效率上與正確性上較好的選擇。
7.2. 未來工作
本論文純粹是考慮在立體影像序列中人體關節點的自動截取已經完成的情況下進 行修正，因此影像中人體關節點截取的好壞會影響到以 IP 為初解時，這個初解的好壞，
如此也會連帶影響以逆向動力學修正後的正確性，因此改進立體影像序列中人體關節點 的自動截取將是使本論文的應用更提升的一個重要工作。
若以後想以肚臍為 Root 並再增加腳尖(toe)以及肚臍與頸部的轉動自由度，則可依據圖 7-1 擴充的左手定則人體肢節樹狀模型圖去實施。圖中若肚臍對 x 軸旋轉時，身體則可 左右擺動；若肚臍對 y 軸旋轉時，肩膀則可上下擺動；若肚臍對 z 軸旋轉時，身體則可 上下擺動。
圖 7-1 擴充的左手定則人體肢節樹狀模型圖
在關節的角度限制上，我們僅以各轉軸的轉動上下限來約束人體模型的運動。若能 夠再加入自我碰撞的偵測，就能夠使這個人體模型的 Constraint 更加地完整。
本論文的人體模型是一個樹狀架構的表示，內部的關節點個數與 End-effectors 個數 都沒有限制，因此這個模型只要經過適當地設定其關節點與 End-effectors 就可以套用到 任何的動物上，如馬、狗等等，若再針對不同的動物設定正確的 Constraint，就可以將 本論文應用到任何的動物上了。
由於人體各肢節的長度因人而異，本論文採取人為量測被拍攝者身體肢節長度的方 式，若能夠自動化這個項目，本論文的系統就能更加自動化。
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