本文關鍵詞：面向人機交互的三維人體動作分析關鍵技術研究與應用　出處：《西南科技大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：人體動作分析是人機交互的一個重要研究問題,在以人為中心的自然人機交互系統(tǒng)中,準確和快速地識別人體動作是實時交互的前提和保障。早期的人體動作分析大多基于二維視頻圖像序列展開,由于2D圖像易受光照變化、復雜背景、相機視角等綜合因素的影響,所以研究存在很大挑戰(zhàn),交互應用也十分受限。近年來,隨著深度傳感器技術的快速發(fā)展,借助低廉的深度傳感器就可以高精度的對人體三維骨架序列進行采集。相比于2D圖像信息,人體3D骨架序列能夠更加直觀和準確的描述人體運動,所以極大的促進了人體動作分析研究。本文針對人機交互系統(tǒng)中的三維人體動作分析問題,基于人體3D骨架序列開展動作分析研究。由于深度傳感器的高頻率采樣,導致了動作姿勢序列中存在大量冗余幀,給動作數(shù)據(jù)的存儲、檢索和識別帶來困難,所以主要圍繞著動作姿勢特征描述、關鍵幀提取、分類識別以及交互應用進行研究。主要工作包括:(1)基于3D骨架序列的動作姿勢特征描述。利用深度傳感器采集得到人體骨架關節(jié)數(shù)據(jù),建立人體3D坐標系,并采用特征關節(jié)點之間的相對距離對動作序列中的靜態(tài)姿勢進行描述,然后結(jié)合實際項目,總結(jié)人機交互應用系統(tǒng)中存在的主要肢體動作,建立動作數(shù)據(jù)集Visswust_3DMotion,為后續(xù)的三維人體動作分析研究打下基礎。(2)三維人體動作關鍵姿勢幀提取技術研究。首先,針對當前聚類算法提取關鍵幀存在的關鍵幀個數(shù)難以自動確定,樸素聚類會破壞動作時序的問題,提出了一種基于3D骨架關節(jié)點空間距離特征和時間約束X-Means聚類的動作關鍵幀提取方法。實驗結(jié)果表明,該方法能根據(jù)動作姿勢序列的內(nèi)容自動確定關鍵幀數(shù)目,并能保存動作的時序特征,提取出的動作關鍵姿勢幀,在視覺上能有效的表征動作姿勢序列的內(nèi)容。其次,針對當前曲線簡化算法提取關鍵幀存在的誤差閾值調(diào)節(jié)復雜、提取的關鍵幀難以滿足用戶需求的問題,提出了一種基于可視交互的三維人體動作關鍵幀提取方法,并據(jù)此設計了一套支持可視編輯的3D人體動作定義系統(tǒng)。從實驗結(jié)果來看,該方法能夠更加方便、準確、高效地獲取動作關鍵幀序列和生成標準動作庫。(3)三維人體動作識別技術研究。在分析了當前主要的人體動作識別方法后,分別研究和實現(xiàn)了基于連續(xù)馬爾科夫模型(CHMM)和動態(tài)時間規(guī)整(DTW)的人體動作分類識別方法,并針對利用原始姿勢序列和DTW匹配的動作識別方法存在的識別率低、識別速率慢、魯棒性弱的問題,提出了基于關鍵姿勢和DTW的人體動作識別方法。實驗結(jié)果表明,該方法相比于基于原始姿勢序列的DTW識別方法具有更高的識別率,更快的識別速率。相比于CHMM的識別方法,雖識別率略低,但在算法的復雜度和識別速率上具有更大的優(yōu)勢,所以本文推薦在實時人機交互系統(tǒng)中使用基于關鍵姿勢和DTW匹配的人體動作識別方法。(4)本文針對交警指揮動作訓練中存在的訓練過程枯燥、依賴于交警現(xiàn)場的指揮經(jīng)驗、訓練數(shù)據(jù)難以記錄等問題,結(jié)合Unity3D平臺和本文提出的人體動作分析方法,設計和開發(fā)了一款虛擬交警指揮動作訓練系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)在交警指揮動作教學和智能交通領域具有一定的應用價值。
【學位授予單位】：西南科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP11

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