面向机器视觉的人体姿态识别技术研究

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面向机器视觉的人体姿态识别技术研究
一、引言
随着机器视觉技术的快速发展和普及,人体姿态识别技术也逐渐成为了一项热门研究领域。

人体姿态识别技术能够通过使用计算机视觉算法,对人体各个部位的姿态进行分析与识别,并将结果转化为数字信号,为人体行为分析、动作控制、在线虚拟试衣等领域提供了坚实的基础。

本文将面向机器视觉的人体姿态识别技术研究进行深入探讨。

二、人体姿态识别技术概述
人体姿态识别技术是通过使用图像处理和模式识别技术对人体各个部分在三维空间的姿态进行描述和识别。

主要从以下两个方面进行研究:
1. 姿态估计:通过对人体姿态的建模和分析,预测所需要的关节角度、位置、速度等数量。

2. 动作识别:通过分析已知动作的轨迹和时序、关节区域的形状变化样式等,判定时序中对应的人体动作。

尽管人体姿态识别技术尚处于发展的初级阶段,但已经有许多使用场合和应用领域,例如体育训练、医学分析、人体机器交互等。

三、人体姿态识别技术的相关算法
1. SfM(Structure from Motion)技术
该技术是三维模型重建的一种经典算法,通过对成像物体与运
动摄像机之间的特征进行连续跟踪,并通过计算运动相机的位姿,从而实现三维物体模型的重建,进而实现人体姿态识别。

2. 3D Pictorial Structure(PS)模型
该模型将人体模型分解为几个部分,并考虑相邻部位之间的关联,刻画人体姿态的结构。

3. 人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)
该算法采用类神经的方法进行计算,根据训练得到的模型,快
速地对图像中所包含的各个部位进行姿态估计,并实现人体动作(手势)的识别。

以上算法在人体姿态识别技术中具有重要的地位和作用。

四、人体姿态识别技术的应用领域与未来发展
1. 运动分析领域
人体姿态识别技术在体育训练、运动评估和动作分析等领域中
有着广泛的应用。

通过将运动员或患者的动态姿态捕捉和运动分
析数据整合,可以为科学合理的运动技能培训、康复训练、运动
负荷控制和个性化运动训练提供科学依据。

2. 交通领域
人体姿态识别技术对交通系统也有潜在应用。

比如,在公路运
输中,可以使用该技术对司机或乘客的状态进行评估,包括疲劳
程度、情绪波动等,对开车引起的事故进行预警和防范。

3. 医学领域
人体姿态识别技术在医学领域应用也非常广泛,助力医学成像,人体感知,辅助康复等。

未来,人体姿态识别技术有望实现更加高效、精准和智能化,
将对人类生活和产业生产带来更加巨大的变化。

五、结论
人体姿态识别技术对于提高人体表征能力,促进人机交互,改
善人体生活质量具有十分重要的作用。

未来,人体姿态识别技术
有望实现更加高效、精准和智能化,开发人员和研究人员需迎接
新的挑战,不断探索并推进该技术的应用与发展。

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