基于Kinect深度数据的人体骨架提取
kinetics-skeleton格式行为数据提取方法
kinetics-skeleton格式行为数据提取方法KineticsSkeleton格式是一种常用的行为数据提取方法，它可以从视频中提取出各种人体动作信息。
本文将以KineticsSkeleton格式行为数据提取方法为主题，详细介绍其原理、步骤和应用。
一、KineticsSkeleton格式简介KineticsSkeleton格式是一种用于行为识别和动作分析的数据格式。
它以关键点的形式表示人体动作，通过对关键点的跟踪和分析，可以获取到人体在不同时间点的姿态和动作信息。
KineticsSkeleton格式主要包括以下几个要素：视频ID、视频URL、帧率（FPS）、关键点列表。
二、原理KineticsSkeleton格式的提取基于人体姿态估计的技术，通过计算机视觉和机器学习算法，从视频中检测和跟踪人体关键点。
常用的人体姿态估计方法有两种：基于2D关键点的方法和基于3D关键点的方法。
前者从视频中提取2D关键点坐标，后者则在此基础上获得3D关键点的坐标。
三、步骤1. 数据预处理首先，需要准备用于行为数据提取的视频。
这些视频可以是采集的真实场景，也可以是模拟生成的合成视频。
为了提高算法的准确性，还可以在预处理阶段对视频进行降噪、裁剪和调整分辨率等操作。
2. 人体姿态估计接下来，使用人体姿态估计算法对视频进行处理。
这些算法可以是传统的计算机视觉方法，也可以是基于深度学习的神经网络模型。
常用的深度学习模型有OpenPose、HRNet和AlphaPose等。
这些模型将视频帧作为输入，输出每个关键点的坐标。
3. 关键点跟踪在得到初始关键点坐标后，需要对它们进行跟踪，以便在整个视频序列中保持连续性。
关键点跟踪可以采用传统的光流算法，或者基于图像特征匹配的方法。
跟踪的目标是确保关键点在连续视频帧之间的正确对应。
4. 数据格式化经过关键点跟踪后，可以将每个帧中的关键点坐标整理成KineticsSkeleton格式。
基于Kinect的动作捕捉系统设计与实现-第3章
第3章系统相关技术和算法的分析与研究在第二章基于Kinect的动作捕捉系统的方案设计中，主要考虑解决以下三个问题：如何修复丢失的关节数据；如何解决运动数据中肢体末端的抖动问题；如何驱动模型，并保证模型动作与真人动作一致。
为了优化运动数据，解决运动数据中关节丢失和肢体末端抖动的问题，本章首先分析Kinect动作数据的产生原理以及骨骼数据的内部结构原理，并在此基础上针对运动数据中关节丢失问题和肢体末端抖动问题提出优化方案，具体来说，在关节丢失的问题上，先分析了人体单关节修复算法，并在此基础上提出改进，以解决多关节连续丢失的问题；在肢体末端抖动问题上，采取了预测数据与实际数据加权求和的方式进行平滑滤波处理。
为解决模型驱动问题，本章在分析了人物模型结构的基础上，使用优化后的运动数据结合正向运动学的重定向算法来实现模型的驱动。
3.1 Kinect骨骼跟踪技术研究Kinect内置的骨骼跟踪算法通过实时跟踪人体的姿势[28]获取当前的骨骼位置数据，运动数据由若干帧骨骼位置数据组成。
本节将阐述Kinect骨骼跟踪技术原理及其骨骼数据结构。
3.1.1 Kinect骨骼跟踪技术原理Kinect通过深度传感器获取到深度图像信息，并通过边缘检测、噪声阈值处理等技术将人体目标（“T”字形的物体，会被Kinect识别为人体）从环境背景中分离出来，得到一个人体的深度图像[29]。
再通过BPC算法(Body Part Classification，身体部位分割算法)进行关节定位，骨骼跟踪效果如图3.1所示。
图3.1 Kinect V2深度图像-骨骼追踪图BPC算法的原理如图3.2所示，通过深度随机决策森林分类法从人体深度图像信息中分割人体部位，并标记各部位中心的像素点。
这些标记点十分接近骨骼关节的实际位置，由此来定位骨骼的关节点[30]。
将这些关节点映射到坐标系中，连成人体骨架图。
图3.2 身体分割法定位关节点原理图3.1.2 Kinect骨骼数据结构Kinect SDK2.0的骨骼结构有25个关节点，如图3.3所示。
基于Kinect的人体姿态识别技术研究
基于Kinect的人体姿态识别技术研究人体姿态识别是指计算机通过摄像头或传感器获取到的人体图像信息，通过算法进行处理和分析，最终将人体姿势信息转化为计算机可读的数字信号。
这项技术的应用非常广泛，在人脸识别、运动员训练、智能游戏、虚拟试衣间等领域都有重要的应用价值。
近年来，基于Kinect的人体姿态识别技术逐渐成熟，并得到了越来越广泛的应用。
一、Kinect技术介绍Kinect是由微软公司研发的一项人体姿态识别技术，采用了深度摄像头、RGB 摄像头和麦克风组成的复合传感器，能够实时获取周围环境和人体的三维信息并进行实时处理。
这项技术首次应用到Xbox 360游戏机上，使玩家可以通过身体动作控制游戏角色的动作，后来也被应用到Windows应用程序中。
Kinect技术的一个重要特点是无需手持设备或穿戴传感器，使得用户可以自然而然地进行交互，让人机交互更加自由和便捷。
二、Kinect技术在人体姿态识别中的应用1、人脸识别Kinect技术可以通过识别人脸的关键点和表情来实现人脸识别。
如果与生物度量技术相结合，比如指纹、虹膜、声纹等技术，可以更加精确地进行身份验证和身份识别。
2、运动员训练人体姿态识别技术可以通过检测人体关节点的位置和姿态来进行运动员训练，为运动员定制个性化的训练计划。
例如，对于篮球运动员的训练，Kinect技术可以检测球员的运动轨迹和投篮姿势，分析其动作是否正确，并提示改进方法，从而提高运动员的技术水平。
3、智能游戏Kinect技术主要是应用于游戏领域，通过跟踪玩家的身体动作来进行游戏，使得玩家享受到了更加自由和便捷的游戏方式。
例如，Kinect体感游戏《舞动吧！大象》就是通过跟踪玩家的身体动作来进行体感游戏，让玩家更加沉浸到游戏世界中。
4、虚拟试衣间人体姿态识别技术还可以被应用于虚拟试衣间中。
消费者只需要站在Kinect摄像头的视野范围内，就能够在屏幕上查看自己的虚拟试衣效果。
通过Kinect技术对消费者的身体姿态的检测，可以准确地调整试衣间中的虚拟衣服，使其更加贴合消费者的身体尺寸和曲线。
kinect2.0的骨骼节点坐标的获取与handstate
kinect2.0的骨骼节点坐标的获取与handstatekinect2.0的骨骼追踪相比较上一代算是有了大幅度提升，最多可以同时追踪6个人身上的25个骨骼节点（图为v1和v2的对比）其实单纯的获取骨骼节点的坐标还是很简单的，我就讲一下在控制台程序中实时的输出骨骼坐标的方法吧当然只要需要调用kinect 第一步肯定是添加引用因为所声明的变量在获取骨骼的监听事件中还要调用，所以需要声明为全局静态变量，首先还是要声明个kinectsensor[csharp] view plain copyprint?1.public static KinectSensor kinect;2.public static BodyFrameReader bodyframereader;3.public static Body[] bodies = null;变量声明完，下一步就应该获取并打开传感器了[csharp] view plain copyprint?1.kinect = KinectSensor.GetDefault();2.kinect.Open();然后开始读入数据[csharp] view plain copyprint?1.bodyframereader = kinect.BodyFrameSource.OpenReader ();2.if (bodyframereader != null)3.{4.bodyframereader.FrameArrived += Bodyframereader_ FrameArrived;5.}[csharp] view plain copyprint?1.private static void Bodyframereader_FrameArrived(object sender, BodyFrameArrivedEventArgs e)2.{3.bool data = false;ing (BodyFrame bodyframe = e.FrameReference.Acquir eFrame())5.{6.if (bodyframe != null)7.{8.if (bodies == null)9.{10.bodies = new Body[bodyframe.BodyCount];11.}12.13.}14.bodyframe.GetAndRefreshBodyData(bodies);15.data = true;16.}17.if (data)18.{19.foreach (Body body in bodies)20.{21.if (body.IsTracked)22.{23.IReadOnlyDictionary<JointType, Joint> joints = body.J oints;24.CameraSpacePoint position = joints[JointType.HandRi ght].Position;25.Console.WriteLine(position.X.ToString() + "," + positio n.Y.ToString() + "," + position.Z.T oString());26.CameraSpacePoint position2 = joints[JointType.Shoul derRight].Position;27.Console.WriteLine(position2.X.ToString() + "," + positi on2.Y.ToString() + "," + position2.Z.T oString());28.Console.WriteLine();29.30.31.}32.}33.34.35.}36.}插上kinect运行就可以看到输出了在此基础上想要得到handstate也就是手势也就是几行代码了类似在[csharp] view plain copyprint?1.if (body.IsTracked)的大括号下添加[csharp] view plain copyprint?1.if (body.HandRightState == HandState.Closed)2.Console.WriteLine("close\n\n");3.if (body.HandRightState == HandState.Open)4.Console.WriteLine("open\n\n");5.if (body.HandRightState == sso)6.Console.WriteLine("lesso\n\n");t同时把上面的输出给注释掉（全选后ctrl+k+c可以快速注释，ctrl+k+u取消注释）运行后对着kinect把右手合上张开就可以看到输出了，还有那个lesso ，完全合上是close 完全张开是open 其他情况就都是lesso了附上全部handstate。
基于深度相机的三维人体尺寸测量
目录第一章绪论 (1)1.1 选题背景及意义 (1)1.1.1 研究目的 (1)1.1.2 研究意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 国外研究现状 (2)1.2.2 国内研究现状 (2)1.3 研究内容与方法 (4)1.3.1 研究内容 (4)1.3.2 研究方法 (5)第二章三维人体数据获取 (7)2.1 Kinect介绍 (7)2.1.1 Kinect的发展历程 (7)2.1.2 Kinect的应用 (7)2.1.3 用Kinect获取三维人体数据的优势 (8)2.1.4 Kinect二代的测量方法 (9)2.1.5 软硬件环境 (10)2.1.7 设备布局 (11)2.2 摄像机标定 (12)2.3三维人体图像融合 (12)2.4本章小结 (14)第三章三维人体点云模型 (15)3.1 点云介绍 (15)3.2点云的开发环境 (15)3.3 点云的绘制和展示 (15)3.4 相机坐标系变换到世界坐标系 (16)3.5本章小结 (17)第四章三维人体模型分割 (18)4.1 人体分割的意义 (18)4.2 利用人体区间比例进行分割的算法 (18)4.3本章小结 (20)第五章三维人体主要尺寸测量 (21)5.1 测量参数 (22)5.2 维度测量算法 (22)5.2.1 凸包算法 (22)5.2.2 躯干围度 (24)5.2.3 双臂围度 (25)5.2.4 双腿围度 (27)5.3长度测量算法 (29)5.4 本章小结 (29)第六章程序运行及误差分析 (30)6.1 程序运行 (30)6.3 本章小结 (33)第七章总结与展望 (34)7.1 全文总结 (34)7.2 展望 (34)参考文献 (36)谢辞 (38)学位论文独创性声明 (39)学位论文知识产权权属声明 (39)第一章绪论第一章绪论1.1 选题背景及意义1.1.1 研究目的Kinect[1]是微软公司研发的作为体感游戏的周边设备，本项目通过对Kinect进行开发，重点将其实施用于三维人体的测量领域。
基于Kinect传感器的老人摔倒检测
基于Kinect传感器的老人摔倒检测作者：鄢然来源：《电子技术与软件工程》2017年第22期当今社会的独居老人越来越多，独居老人的监护已经成为一个社会问题。
为使独居老人在家发生摔倒时能被及时发现并告知其子女，设计和实现了不受可见光影响、保护老人隐私的基于Kinect传感器的老人摔倒检测系统。
使用Kinect传感器获取深度图像和老人的骨骼点信息，通过计算胯骨中心高度以及脊柱中心点的运动速度对老人的动作进行判断。
当检测到可能发生摔倒时，对老人进行语音询问，若得到确认立即给老人子女发送电子邮件进行通知。
实验结果显示，该系统能够准确检测到老人摔倒的发生并发送电子邮件，同时，老人也可根据语音提示做出相应动作将摔倒警报解除，减小系统误差。
【关键词】Kinect 摔倒检测1 引言随着老龄化社会的到来，“空巢老人”的比例不断提高。
当空巢老人发生跌倒时，常因无法快速发送求救信号，导致救助不及时从而造成严重后果。
因此，针对老人的家庭摔倒检测系统的研究与设计具有重要意义。
目前，针对老年人摔倒的检测系统设计主要包括三种方法：（1）通过可穿戴设备对老人的姿态进行监测，进而进行摔倒动作的判断。
这种方法使用的传感器包括速度传感器、陀螺仪传感器等，设计复杂，成本较高，长期穿戴会使设备有一定损耗，并给老人生活造成不便。
（2）环境式摔倒检测方法，在老人活动区域中的不同位置放置传感器，通过监测目标运动时发出的声音以及接触地面时发出的震动对摔倒动作进行检测，环境噪声的干扰将对实验结果造成较大影响。
（3）基于视觉传感器的摔倒检测系统，原理是在检测目标的活动区域内安装图像采集设备，通过对老人动作特征的提取进行摔倒动作的判断。
这种方法可降低环境噪声的干扰，但是老人的生活隐私将被暴露，影响其正常生活。
本文提出的摔倒检测算法利用Kinect传感器采集老人活动的信息和老人的关节点并将采集到的彩色图像转换为深度图像，实现了一种摔倒动作识别系统。
系统可获取老人运动时重心的高度和运动的速度，通过阈值判断老人是否摔倒。
Kinect+OpenNI学习笔记之6(获取人体骨架并在Qt中显示)
前言MS的kinec SDK和OpenNI都提供了人体骨骼跟踪的算法，人体骨骼跟踪算法在kinect人体行为识别中非常重要，该识别过程通常被用来作为行为识别的第一步，比如说，通过定位人体中的骨骼支架，可以提取出人手的部位，从而可以把手的部分单独拿出来分析，这样就达到了手势的定位，而后面的手势识别则可以在刚刚定位出的领域进行处理。
总而言之，一套有效的人体骨架追踪算法在kinect的一系列应用中非常有用，不过MS SDK和OpenNI虽然都提供了该算法类的直调用，但是其源码并没有开放，毕竟这是人家最核心的东东。
开发环境：QtCreator2.5.1+OpenNI1.5.4.0+Qt4.8.2实验说明在老版本的OpenNI中，要对人进行骨架追踪，需要人先摆出PSI的姿势，然后系统根据该姿势进行骨骼校正，待校正完成后才进行骨骼的跟踪，其流程图可以参考下面的图：由图可以看出，其完成骨骼跟踪主要分为3个部分，首先需检测到人体，然后需要固定的PSI姿势来对人体的姿势进行校正，待姿势校正完成后，才能进行人体骨骼的追踪。
如果程序开发者用代码实现该过程则可以参考hersey的文章透过OpenNI / NITE 分析人体骨架（上）和透过OpenNI / NITE 分析人体骨架（下），作者在这2篇文章详细介绍了老版本的人体骨架的OpenNI实现。
在新版本OpenNI1.5以后，人体骨架追踪算法更改了不少，其中最大的特点就是骨架跟踪过程中少了姿势校正的那一步骤，新版本中只需要人体站起来就可以进行跟踪了，使用起来方便很多，程序开发也简单不少。
另外人体骨骼跟踪的效果也提高了不少，一旦骨骼追踪成功后，即使人体没有保持站立姿势有时候也还是可以继续跟踪的。
新版本的人体骨骼跟踪算法使用流程图如下：下面来看看程序中的Capability，它不同于前面文章的generator：在进行骨架的判断和姿态检测是需要用到OpenNI延伸的功能，与这种延伸功能相关的类可以称作为Capability。
kinect v2原理
Kinect V2原理介绍Kinect V2是微软开发的一种深度感应器，通过红外线投影和红外相机共同工作，能够实现对用户的动作和姿势的跟踪。
本文将深入探讨Kinect V2的工作原理和技术细节。
红外线投影Kinect V2使用了红外线投影技术来获取深度信息。
它通过发射大量的红外光点到场景中，然后利用红外相机来获取这些光点的位置信息。
这种投影方式能够在不受外部光照影响的情况下获取深度信息，并且适用于各种室内环境。
红外线光源Kinect V2使用一个内置的红外线激光发射器作为光源。
该激光发射器能够发射大量集中在一个平面上的红外光点，为后续的深度信息获取提供了基础。
红外线相机Kinect V2内置了一台红外线相机，用于捕捉红外光点的位置信息。
这台相机具有高分辨率和高帧率的特点，能够精确地捕捉到红外光点的位置，并将其转换为深度信息。
深度感应原理通过红外线投影和红外相机的配合，Kinect V2能够实现对场景中物体的深度感应。
具体的原理如下：1.发射红外线光点 Kinect V2发射的红外线光点会照射到场景中的物体上，光点在物体表面产生反射。
2.接收红外线光点红外相机会捕捉到反射的红外线光点，并记录它们的位置信息。
3.计算深度值 Kinect V2通过比较红外线激光发射器和红外相机之间的距离，计算出每个红外线光点的深度值。
4.生成深度图像利用红外线光点的深度值，Kinect V2可以生成一个深度图像，其中每个像素点表示对应位置的物体距离红外相机的距离。
骨骼追踪技术除了深度感应，Kinect V2还支持骨骼追踪技术，能够实时跟踪用户的动作和姿势。
它通过分析深度图像中的物体形状和动态信息，提取出用户的骨骼关节位置。
深度图像处理为了进行骨骼追踪，Kinect V2首先需要对深度图像进行处理，以提取出物体的轮廓和形状信息。
它使用了一系列的图像处理算法，包括边缘检测、轮廓提取和形状匹配等。
骨骼模型Kinect V2使用了一个预定义的骨骼模型来表示人体的骨骼结构。
基于Kinect深度图像的人体识别分析
无 关性 ， 不会 遇 到 光 照 、 阴影 等 因素 的影 响。其 次 ， 深度 图像 的灰 度 值 与 图像 的 横 、 坐 标 组 合 在 一 纵 起 ， 一定 的空 间 范 围 内 ， 以用来 表 示 物 体 在 ３ 在 可 Ｄ
司 Ｐｉｅｅｓ ２ １ ｒ Ｓｎｅ于 ００年 ４月 推 出为 微 软 Ｘ Ｏ 专 ｍ ＢＸ 用 的三 维 测 量 技 术 的外 部 设 备 Ｋｎｃ（ 动 力 学 ｉｅｔ 由
“ ｉｅｉ” ｋｎ ｔ 与连接 “ ｏ ｎ ｃ” 词 汇组 成 的原创 混 合 ｃ ｃｎ ｅｔ２个
词） 。该设 备使 用一 种类 似 结 构光 而 不是 向空 间 发
一
２１ —
颜色域 信 息时 ， 度 图像 可 以代替 双 目成 像 。 深 理 想 的深 度 图像 如 图 １ 示 ， 中左 图是立 体 所 其 结构 的可见 光 图像 ， 图是 深 度 图像 ， 离 相 机 越 右 距 近 的位 置灰 度值 越小 。
是 对 于研 究 领 域 还 是 非 常 昂贵 。一 家 以色 列 Ｏ ） 结构 ｔ ｆ ｇ ｔＴ Ｆ 、 ｍ ｌ ｆ
１ 深 度 图像 与人 体 识 别 的研 究现 状
１ １ 深度 图像 的概念 与特征 ．
光、 三维 激 光扫 描等 深度 相机 相 比 ， ｉｅｔ Ｋｎｃ 深度 相机 的优势 在 于拍 摄 的深度 图分 辨率 高 ， 成本 低 。
收稿 日期 ：０ ２０ — ２ １ －７１ ０
够很容 易地 描述 整 个 三 维场 景 。因此 ， 度 图像也 深 称为距 离 图像 。与 彩 色 图像 相 比 ， 深度 图像 能 直 接 反 映物体 表 面 的 三 维 特 征 ， 不 受 光 照 、 且 阴影 和 色 度等 因素 的影 响 。在 局 部 空 间 范 围 内 和不 需 要
微软Kinect三维测量及人体姿势识别
《精密测试理论与技术B》综合设计题目微软Kinect三维测量及人体姿势识别班级测控一班姓名王一霖学号3012210020指导教师孙长库微软Kinect三维测量及人体姿势识别王一霖（精仪学院，测控一班，3012210020）摘要：微软的kinect技术已经问世数年，由于它对空间的额测量比较准确，围绕它可以进行有效的三维测量和姿势识别。
本文详细分析介绍了kinect的三维人体跟踪算法、深度识别算法、人体姿势识别算法，通过分析Kinect 获取的深度图信息来对人体轮廓进行区分判定，提取前景目标区域以及计算目标区域的深度直方图。
通过对深度直方图进行分析去除背景区域部分，根据获取的深度直方图求取跟踪图像的深度反向投影; 最后结合Camshift 算法确定当前选取目标区域的尺寸和中心位置来进行对人体的实时跟踪。
还利用kinect进行了导轨直线度的设计测量，并分析了测量不确定度。
关键词：kinect;深度信息；Camshift算法；反向投影1.引言姿势识别是机器视觉领域的研究热点．被广泛应用在人机交互、行为分析、多媒体应用和运动科学等领域。
姿势识别主要有两种方法。
第一种是利用可穿戴传感器，比如戴在身体上的加速度计或装在衣服上的张力传感器。
可穿戴传感器具有精确直接的特点，但会对肢体运动造成束缚，会给用户带来额外的负担。
第二种是利用视觉捕捉技术，例如视频或者静态图像，通过对视觉数据的处理来判断用户的动作。
基于视觉捕捉技术在特征表达方面，起初是采用人体轮廓作为姿势特征表达。
但是轮廓特征从整体角度描述姿势，忽略了身体各部位的细节，不能精确地表示丰富多彩的人体姿势。
有研究采用基于身体部位的姿势表达，即把人体轮廓分成若干个身体部位，例如颈部、躯干和腿。
[1]由于这些姿势特征都是从二维彩色图像中抽取而来．需要处理人体定位、肢体被遮挡、不同光照条件等问题。
近年来，Kinect等深度传感器不仅提供彩色图像数据，而且提供了三维深度图像信息。
骨架提取算法原理
骨架提取算法原理一、引言骨架提取算法是在图像处理领域中广泛应用的一种技术，它可以将图像中的物体进行精细化处理，从而得到更加准确的信息。
本文将对骨架提取算法进行详细的介绍和分析。
二、骨架提取算法概述骨架提取算法是一种基于数学形态学理论的技术，它可以将图像中的物体转化为其最小特征表示形式。
骨架提取算法通常通过以下步骤实现：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。
2. 进行形态学变换，如腐蚀、膨胀等操作，得到物体的轮廓。
3. 进行骨架提取操作，得到物体的最小特征表示形式。
4. 对得到的结果进行后处理，如去除孤立点等操作。
三、基于距离变换的骨架提取算法基于距离变换的骨架提取算法是一种比较常见和有效的方法。
该方法主要包括以下步骤：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。
2. 计算输入图像中各个像素点到物体边缘的距离。
3. 对距离图像进行形态学变换，如腐蚀、膨胀等操作，得到物体的骨架。
4. 对得到的骨架进行后处理，如去除孤立点等操作。
四、基于细化算法的骨架提取算法基于细化算法的骨架提取算法是一种比较常见和有效的方法。
该方法主要包括以下步骤：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。
2. 进行细化操作，将物体轮廓逐渐细化为其最小特征表示形式。
3. 对得到的结果进行后处理，如去除孤立点等操作。
五、应用举例骨架提取算法在图像处理领域中有着广泛的应用。
例如，在医学图像分析中，可以使用骨架提取算法对人体器官进行精细化处理；在机器视觉中，可以使用骨架提取算法对物体进行识别和分类等。
六、总结本文对骨架提取算法进行了详细介绍和分析。
从基本原理出发，逐步介绍了两种常见的实现方法，并举例说明了其应用场景。
骨架提取算法是一种非常重要的图像处理技术，对于提高图像处理的准确性和效率具有重要作用。
一种基于Kinect深度图的人像自动抠像算法
一种基于Kinect深度图的人像自动抠像算法李华;张超;权巍;韩成;翟宏宇;刘婷婷【摘要】针对传统抠像算法需要人工交互,无法实现自动抠像,且边缘区域前、背景颜色相近时抠像效果不佳等问题,研究一种基于Kinect深度图的人像自动抠像算法.利用Kinect人物识别的优势,研究根据采集的彩色图像对于人形区域深度图像进行预处理,生成三元图;对人形区域中孔缝进行处理;采用改进的鲁棒抠像算法实现无需人工输入的自动抠像.实验结果表明,抠像算法可实现自然背景中人像的自动抠像,对于前景和背景边缘颜色相近的原始图像,可得到良好的抠像效果.%Traditional matting algorithms requires manual interaction in order to separate the foreground and the back-ground. And when color of pixels in the edge from both foreground and background are similar, poor matting effects are obtained. According to these problems,an automatic matting algorithm of human figure based on Kinect depth im-age is proposed in this paper. Kinect has an advantage of recognizing human figure. Taking both the color image and the human figure depth image as inputs which are shot by Kinect at the same time, the depth image is preprocessed by joint bilateral filter. Tri-map is produced automatically,and tiny holes and gaps are considered. An improved robust matting algorithm without manual input is conducted. The experimental results show that human figure can be matted automatically,and a good effect can be obtained even if pixels at the edge have same colors.【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(039)006【总页数】4页(P81-84)【关键词】人像抠像;自然抠像;深度图;Kinect;三元图【作者】李华;张超;权巍;韩成;翟宏宇;刘婷婷【作者单位】长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022;长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022;长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022;长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022;长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022;长春理工大学计算机科学技术学院,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TP391.41数字抠像技术是计算机视觉、数字图像处理领域的一个重要的研究内容，是影视和广告制作中的关键技术。
骨架提取算法原理
骨架提取算法原理一、引言骨架提取算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，用于从图像或三维模型中提取出物体的骨架结构。
骨架提取算法在图像处理、模式识别、计算机辅助设计等领域具有广泛的应用。
本文将详细介绍骨架提取算法的原理、方法和应用。
二、骨架提取算法概述骨架提取算法旨在从图像或三维模型中提取出物体的骨架结构，骨架结构是物体的中轴线或主干线，可以用来描述物体的形状、拓扑结构和空间关系。
骨架提取算法通常包括以下几个步骤：1. 预处理在骨架提取之前，需要对图像或三维模型进行一些预处理操作，例如去噪、平滑、分割等。
预处理的目的是提高后续骨架提取算法的效果和准确性。
2. 边缘检测骨架提取算法通常基于边缘信息进行计算，因此需要进行边缘检测操作，将物体的边缘提取出来。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
3. 骨架化骨架化是骨架提取算法的核心步骤，其目的是将物体的边缘转化为骨架结构。
常用的骨架化算法有细化算法、距离变换算法、中轴变换算法等。
这些算法可以通过迭代、腐蚀、膨胀等操作将物体的边缘逐渐细化为骨架结构。
4. 后处理骨架提取算法得到的骨架结构通常需要进行后处理操作，以去除不必要的噪声和分支，得到更加简洁和准确的骨架结构。
后处理的方法包括剪枝、合并、滤波等。
三、常用的骨架提取算法1. 细化算法细化算法是一种基于像素的骨架提取算法，它通过迭代操作将物体的边缘细化为骨架结构。
常用的细化算法有Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。
细化算法的优点是计算简单、速度快，但对噪声敏感，容易产生断裂和不连续的骨架。
2. 距离变换算法距离变换算法是一种基于距离场的骨架提取算法，它通过计算物体表面到背景的距离，将物体的边缘转化为骨架结构。
常用的距离变换算法有Chamfer距离变换算法、距离场扩展算法等。
距离变换算法的优点是对噪声不敏感，能够得到连续和完整的骨架。
3. 中轴变换算法中轴变换算法是一种基于中轴线的骨架提取算法，它通过计算物体表面到背景的距离和物体表面的法向量，将物体的边缘转化为骨架结构。
基于人体骨架的动作识别算法研究与实现
基于人体骨架的动作识别算法研究与实现基于人体骨架的动作识别算法研究与实现摘要：随着人工智能技术的发展，人体动作识别在许多领域得到广泛应用。
本文研究了一种基于人体骨架的动作识别算法，并实现了相应的系统。
通过利用深度学习框架和传感器数据，我们从人体骨架图像中提取特征，并构建模型进行动作分类。
实验结果表明，该算法能够高效准确地识别不同的人体动作，具有广泛的应用前景。
1. 引言人体动作识别作为一种基础的计算机视觉任务，广泛应用于人机交互、运动分析、虚拟现实等领域。
传统的基于图像或视频的方法在提取特征时存在一定的局限性，而基于人体骨架的动作识别算法能够更准确地捕捉人体动作的细微变化。
2．研究内容与方法本文基于深度学习框架，通过利用传感器数据采集人体的关键骨骼节点坐标，构建人体骨架图像，并提取其特征进行动作分类。
具体步骤包括：（1）传感器数据采集：通过采集传感器数据，获取人体关键骨骼节点的三维坐标。
我们选取高精度的传感器设备，如Kinect等，以确保数据的准确性和可靠性。
（2）数据预处理：对采集到的传感器数据进行预处理，包括去除噪声、滤波、对齐等操作，以提高数据的可用性和准确性。
（3）人体骨架图像构建：通过将传感器数据进行可视化处理，构建人体骨架图像。
我们利用OpenGL等图形处理工具绘制骨架图像，以便进行后续特征提取操作。
（4）特征提取：从人体骨架图像中提取关键特征。
我们采用了一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型，通过多次卷积和池化操作，将图像特征提取为一个固定长度的向量。
（5）动作分类：利用经过训练的分类器对提取到的特征进行动作分类。
我们选择了一种常用的分类器，如支持向量机(SVM)等，来实现不同动作的识别。
3．实验与结果分析我们搜集了大量的人体动作数据进行实验验证。
在实验中，我们选取了一些常见的动作，如走、举手、跳跃等，并通过传感器设备采集数据。
经过数据预处理和特征提取，我们得到了每个动作对应的特征向量。
基于Kinect的智能特征提取教学平台设计
基于Kinect的智能特征提取教学平台设计作者：邹鹏谌雨章蔡必汉陈龙彪来源：《电脑知识与技术》2019年第18期摘要：针对运动教学，结合摄像头与相关图像处理算法，开发了准确捕捉动作、比对分析、提出建议的智能运动分析教学平台。
应用物联网经典框架，逐层设计了本平台的功能与原理，对于核心模块，进行了理论论证与落地实验。
在动作捕捉方面，应用Kinect深度摄像头，测算出人体骨骼关键点三维坐标信息，配合加权递推平均滤波算法提取了欧拉角特征信息，使用模板匹配法能准确地识别用户动作。
在比对分析方面，应用欧氏距离法，可准确给出量化的综合评价与相似度。
关键词：kinect;动作识别;数据提取;实时对比;综合评价中图分类号：TP391.7; ; ;文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）18-0179-021 引言在运动学习需求高速增长的同时，以物联网技术为代表的信息技术也取得了突飞猛进的进展，个人电脑与手机迅速普及，计算机图形学也有较大进步，在运动辅助教学方面有了新的探索。
本智能运动教学分析平台，借鉴了近年来在游戏、电影领域应用广泛的三维人体运动捕捉技术[1]。
学习者只需要在深度摄像头前模仿标准教学视频中的动作，本系统就能运用图像处理算法对视频进行特征检测和识别，及时指出错误并反馈动作的相似度，从而降低舞蹈、健身等运动的学习门槛，方便用户的动作学习与训练。
2 系统方案基于物联网经典的层次架构设计方案，本智能运动分析教学平台设计分为四个层次：智能感知层、网络传输层、数据管理层、云应用层。
智能感知层部署Kinect深度摄像头，采集用户的动作信息。
感知层采集到动作信息后，进行初步的前景侦测等预处理，将特征信息经由网络传输层传递给数据库储存。
网络传输层基于目前主流的几种网络形式，如WI-FI、以太网、蜂窝通信网络等。
负责将智能感知层的数据根据不同需求传输给数据管理层。
数据管理层分为数据分析、数据存储两大模块。
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要 ：骨 架 提 取 是 数 字 图 像 处 理 与 识 别 及 计 算 机 视 觉 领 域 的 重 要 内 容 之 一 。在 信 息 存 储 、 动 作 识 别 等 领 域 都 有 应
用， 人 体 骨 架 提取 是 动 作 识 别 系统 工 作 的前 提 和 基 础 。 为 了更 好 提 取 人 体 骨 架 ， 提 出 了一 种 基 于 Ｋｉ ｎ ｅ ｃ ｔ 深 度 数 据 的 骨 架 提 取 方 法 。首 先 ， 通 过 Ｋｉ ｎ ｅ ｃ ｔ 采 集 并 分 析 深 度 数 据 。然 后 ， 经过特定处理 ， 将 人 体 目标 从 环 境 中 提 取 出来 并 二 值 化 。 最后 ， 进行平滑处理 ， 使 用 细 化算 法得 到人 体 骨 架 。通 过 实 验 证 明 该 方 法 可 以 实 现 复 杂 背 景 下 的 人 体 骨 架 提 取 ，
得 到较完整、 单像素 、 无 伪分 支 的 骨架 。
关键 词 ：骨架 提取 ； 深度数据 ； 二值化 ； 平滑处理 ； 细 化算 法
中 图分 类 号 ：ＴＰ ７ ５ １ ． １ 文 献标 识码 ：Ａ 国 家标 准学 科分 类代 码 ：５ １ ０ ． ４ ０ ５ ０
Ｈｕ ｍａ ｎ ｓ ｋ ｅ ｌ ｅ ｔ ｏ ｎ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｅ ｐｔ ｈ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｒ ｏ ｍ Ｋｉ ｎｅ ｃ ｔ
电
子
测
量
技
术
第 ３ ８卷 第 ３期
２ ０ Ｍ ＥＡＳ Ｕ ＲＥＭ ＥＮＴ ＴＥＣＨＮ０Ｌ０ＧＹ
基 于 Ｋｉ ｎ ｅ ｃ ｔ 深 度 数 据 的 人 体 骨 架 提 取
严利 民 李 跃
（ 上 海 大 学微 电子 研 究 与 开发 中心 上海 摘 ２ ０ ０ ０ ７ ２ ）
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