發(fā)布時(shí)間：2024-02-04 02:22

　　隨著信息技術(shù)的發(fā)展,以Kinect為代表的深度攝相機(jī)的出現(xiàn)使人們能夠較方便地獲取到人體骨骼坐標(biāo)位置等人體動作相關(guān)特征,這也為人體動作比對分析提供了新的數(shù)據(jù)來源。與動作識別關(guān)注的人體動作分類問題有所不同,本文課題關(guān)注的是基于Kinect的人體骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)信息,對人體動作數(shù)據(jù)進(jìn)行比較、分析相似度、最終評價(jià)動作的質(zhì)量,涉及更多的是專業(yè)動作(例如舞蹈、體育運(yùn)動等)的比較分析即通過與標(biāo)準(zhǔn)動作的比較給出動作分析評價(jià)結(jié)果。本文的主要研究工作包括:1、研究分析Kinect獲取骨骼數(shù)據(jù)的特點(diǎn),并根據(jù)本文課題的需求利用Kinect設(shè)備采集構(gòu)建動作數(shù)據(jù)庫,對采集結(jié)果進(jìn)行分析、標(biāo)注,應(yīng)用于動作比對分析實(shí)驗(yàn)測試。2、在人體動作比對分析算法方面,針對動作序列易變性、不同步等特點(diǎn),首先引入了基于動態(tài)時(shí)間規(guī)整(DTW)算法的動作比對分析方法,在此基礎(chǔ)上提出了基于改進(jìn)的最長公共子序列(LCSS)算法的動作比對分析方法,用于解決DTW算法計(jì)算較長動作序列效率低的問題。通過在Taichi-3D數(shù)據(jù)庫和3DLife/Huawei數(shù)據(jù)庫上多次實(shí)驗(yàn)測試,對不同動作特征和比對分析算法進(jìn)行了比較。3、設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于MFC框架的動作...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1Kinect體感應(yīng)用

（a）(b)圖1.1Kinect體感應(yīng)用（3）Kinect與康復(fù)醫(yī)療百度總裁張亞勤曾指出：人工智能將成為推動互聯(lián)網(wǎng)下一輪升級和變革的核心引擎，“AI+”技術(shù)將會給每個(gè)產(chǎn)業(yè)賦能加力，必將成為第四次工業(yè)革命的技術(shù)基石，“AI+”已被列入戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動。隨著現(xiàn)代社會人....

圖1.2光學(xué)動作捕捉國內(nèi)外許多的研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者都高度關(guān)注動作捕捉技術(shù)的發(fā)展，大多數(shù)認(rèn)

最終由這些標(biāo)志點(diǎn)的坐標(biāo)變換得到人體的整個(gè)運(yùn)動軌跡。本課題組中的光學(xué)式動作捕捉系統(tǒng)設(shè)備如圖1.2所示:圖1.2光學(xué)動作捕捉國內(nèi)外許多的研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者都高度關(guān)注動作捕捉技術(shù)的發(fā)展，大多數(shù)認(rèn)為該技術(shù)的起源是1915年費(fèi)舍爾（Fleischer）在動畫片制作中產(chǎn)生發(fā)明的影像描摹....

圖1.3Kinect采集的彩色圖像和深度圖像

圖1.3Kinect采集的彩色圖像和深度圖像激光雷達(dá)測距技術(shù)是主動傳感方式中一種簡單有效的方法，在許多商中都有廣泛的應(yīng)用，它是通過激光掃描的方式得到場景的三維信息，同用光的發(fā)射、返回的時(shí)間差推算距離。該方法最大的優(yōu)勢在于精度高，商業(yè)產(chǎn)品中都有廣泛的應(yīng)用，例如場景的三維重建、....

圖1.4三種不同相機(jī)

圖1.3Kinect采集的彩色圖像和深度圖像激光雷達(dá)測距技術(shù)是主動傳感方式中一種簡單有效的方法，在許多商業(yè)產(chǎn)品中都有廣泛的應(yīng)用，它是通過激光掃描的方式得到場景的三維信息，同樣是利用光的發(fā)射、返回的時(shí)間差推算距離。該方法最大的優(yōu)勢在于精度高，在許多商業(yè)產(chǎn)品中都有廣泛的應(yīng)用，例....

本文編號：3895042