基于Kinect的人体姿态识别与跟踪系统设计
Kinect身体姿态识别技术研究应用
Kinect身体姿态识别技术研究应用玩家在游戏里打出了各种酷炫的动作，他就像一个真正的战士。
但问题是这些动作是如何被识别的呢？答案就在Kinect身体姿态识别技术之中。
Kinect是一个首先被Xbox 360发布的运动控制扩充设备。
它通过结合深度传感器、RGB摄像头和麦克风，为用户提供了一个3D实时捕捉和交互的生态系统。
Kinect使用深度传感器来获取人体的姿态和动作信息，并将该信息转换为计算机可识别的数字信号。
这项技术的研究和应用领域非常广泛，下面我们将一一探究。
一、娱乐应用Kinect最初就是为游戏开发而设计的，这个功能最为人所知。
通过Kinect，用户可以直接用身体在电视屏幕上玩游戏，而不需要用手柄控制。
Kinect可以追踪用户的每一个运动，从而让玩家与游戏世界更加交互，更加真实。
在这种情况下，Kinect可以通过识别玩家的姿态和动作来实现游戏的操作。
各种喜剧和表演节目，也在使用Kinect技术作为其表演技巧的一部分。
例如《美国达人》和《英国达人》等幽默表演节目使用Kinect，以创造更加生动的表演情景，从而与观众们打造更加生动的互动体验。
二、医疗应用Kinect的姿势识别技术也在医疗领域取得了些许的进展。
有研究表明，Kinect 可以帮助医生识别出肌肉疾病患者在日常活动中的姿势和动作，从而对患者的疾病进行更加精确的诊断和治疗。
在医疗保健中，身体姿态识别技术可以帮助对推动疼痛康复研究，监测患者的姿势和动作，以确定他们的活动是否足够达到预期的恢复水平。
Kinect还可以用于再健康恢复中支持物理治疗，通过实时的视觉反馈来帮助患者适当地掌握控制肢体运动的技能。
三、安防应用Kinect的身体姿态识别技术也可以在安全方面产生广泛的应用。
Kinect可以用于改善公共场所的安全措施。
它可以跟踪人员的动作并警报安全人员，以及追踪移动物体。
Kinect还支持专业版，可用于面部识别，以识别员工和访客并记录他们的活动和出现时间。
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。
基于Kinect骨骼追踪技术的智能教学控制系统的设计与实现
ＤＥＳ Ｉ ＧＮ ＡＮＤ Ｉ Ｍ ＰＬＥＭ ＥＮＴＡＴＩ ｏＮ ｏＦ ＫＩ ＮＥＣＴ Ｓ ＫＥＬＥＴＡＬ
ＴＲＡＣＫ Ｉ ＮＧ ＴＥＣＨＮｏＬｏＧＹ． ＢＡＳ ＥＤ Ｉ ＮＴＥＬＬＩ ＧＥＮＴ ＴＥＡＣＨＩ ＮＧ ＣｏＮＴＲｏＬ Ｓ ＹＳＴＥＭ
Ｇｕ Ｒ ｏ ｎ ｇ Ｈｅ Ｙｉ ｍｉ ｎ ｇ Ｊ ｉ ｎ Ｌ ｉ ｙ ａ ｎ
统应用 案例。经过 实验 显示该 系统可取得 较高 的精度识别 ， 提高 了人机 交互的效率性和 自然性。
关 键 词
中图 分 类 号
骨 骼追 踪
Ｔ Ｐ ３ ９ １
虚拟 现 实 自然用 户界 面
文献标识码 Ａ
ＷＰ Ｆ语 言
Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃ ｔ
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ０ — ３ ８ ６ ｘ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ６ ． ０ ７ ３
顾 容 何益明 金丽燕
（ 浙江工业 大学教育科学与技术学院 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ １ ４）
摘
Hale Waihona Puke 要 基于Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃ ｔ 的 骨 骼追 踪 系 统是 虚 拟 现 实 技 术在 教 学 应 用 中 的 研 究 热 点 之 一 。 目标 是 通 过 用 Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃ ｔ ｆ ｏ ｒ Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗ ｓ Ｓ Ｄ Ｋ提
ｓ ｋ ｅ ｌ ｅ ｔ ａ ｌ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ：ｔ ｈ ｅ ｗｏ ｒ ｌ ｄ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｆ ｏ ３ Ｄ ｓ ｋ ｅ ｌ ｅ ｔ ｏ ｎ ｄ ａ ｔ ａ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｍｅ ｒ ｄ ｉ ｎ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ ｃ ｏ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ａ ｔ ｅ ｓ ｆ ｏ ｔ ｗ ｏ — ｄ ｉ ｍｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ｄ ａ ｔ ａ ；ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｇ ｏ ｅ ｓ ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｉ ｆ ｌ ｔ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ｏ ｎ ｅ ａ ｃ ｈ ｓ ｋ ｅ ｌ ｅ ｔ ａ ｌ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｎ ｄ ｄ ｉ ｓ ｐ ｌ ａ ｙ ｓ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｎ ｄ ｅ ｉｎ ｒ ｇ ｉ ｍａ ｇ ｅ ．Ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ｌ ａ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ
基于多模态数据的人体姿势识别与跟踪系统设计
基于多模态数据的人体姿势识别与跟踪系统设计摘要：近年来，随着人工智能的快速发展，人体姿势识别与跟踪已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。
本文提出了一种基于多模态数据的人体姿势识别与跟踪系统设计，该系统通过利用多种传感器的数据信息进行姿势识别和跟踪，实现对人体姿势的准确检测和实时追踪。
1. 引言人体姿势识别与跟踪系统在人机交互、健康监测、虚拟现实等领域具有广泛应用。
传统的人体姿势识别与跟踪方法主要基于单一传感器数据，如RGB相机或深度相机，这些方法存在着识别准确度不高、无法应对光线变化等问题。
因此，本研究提出将多种传感器数据进行融合，提高姿势识别与跟踪的准确性和稳定性。
2. 系统设计2.1 数据采集本系统使用RGB相机、深度相机和惯性传感器进行数据采集。
RGB相机和深度相机可以提供2D和3D的图像信息，而惯性传感器则可以提供姿势运动的角速度、线加速度等数据。
2.2 数据预处理在数据采集后，需要对数据进行预处理，包括去噪、校准和对齐等步骤。
去噪可以减少采集的图像中的噪声干扰，校准可以调整相机和传感器之间的误差，对齐可以将2D和3D数据对应起来。
2.3 特征提取特征提取是对数据进行分析和处理的重要步骤。
本系统中，可以提取RGB图像中的人体关键点位置信息，同时可以通过深度图像获取人体的3D关键点位置。
惯性传感器可以提供人体姿势运动的角速度、线加速度等数据。
通过提取这些特征，可以得到人体姿势的描述。
2.4 姿势识别与跟踪算法本系统采用深度学习算法来进行姿势识别与跟踪。
可以使用卷积神经网络（CNN）来实现对RGB图像中人体关键点的定位，使用3D卷积网络来对深度图像中的人体关键点进行定位。
同时，可以使用循环神经网络（RNN）来对惯性传感器的数据进行处理，实现人体姿势的跟踪和预测。
3. 系统实现本系统可以通过计算机集群来实现高效的运算。
通过并行计算，可以提高姿势识别与跟踪的速度和精度。
同时，可以利用图形处理器（GPU）来加速深度学习算法的训练和推断过程。
基于Kinect体感识别技术的研究与实现
点数据 也是本 论述所 研究 的基 于 Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃ ｔ 姿 势识 别 飞机
漫游 系统 的基础 。
是对基于 Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃ ｔ 的拓展应用的发展都有积极的意义。
３ 基于 Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃ ｔ 漫 游 系统 的 需 求 分 析 与 总 体
设 计
３ ． １ 需 求分析
３ ． ４ 模 块设 计
查看飞机舱 内的一切设施 ， 包括头等舱吧 台、 头等舱 、
经 济 舱 以及厕 所等 设施 。
模 块设计 将 把系统 的功 能实 现 进行 清 晰 明确 的定
积极 的作用 。 关键 词 ： Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃ ｔ ； 软件工程 ； 姿势识 别
１ 概 述
１ ． １ Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃ ｔ 的出现
微 软公 司提供 的 Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃ ｔ ｆ ｏ ｒ Ｗｉ ｎ ｄ ｏ ｗ ｓ Ｓ Ｄ Ｋ（ Ｓ ｏ ｆ ｔ ｗ ａ ｒ ｅ Ｄ ｅ ． ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｋ ｉ ｔ ，软件开 发工 具包 ） 和Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｎ Ｉ （ Ｏ ｐ ｅ ｎ Ｎ ａ ｔ —
２ ０ ０ ９年 ６月 ２日， 微软 在 Ｅ ３ （ ｒ Ｉ ’ ｈ ｅ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ —
ｔ ａ ｉ ｎ ｍｅ ｎ ｔ Ｅ ｘ ｐ ｏ ，电子 娱 乐 展 览 会 ） 大 会 上 正 式 公 布 了
Ｘ ｂ ｏ ｘ ３ ６ ０体 感 周 边 外 设 Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃ ｔ ， 它 彻 底 颠 覆 了游 戏 的
因为传 统 的通过 鼠标或 者键 盘来 控 制 漫游 的方 式
不免会让用户觉得枯燥和单调 ， 本论述主要研究如何
把Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃ ｔ 的交 互优 势加 入到 漫游 系统 中来 ， 通过 将 Ｋ ｉ — ｎ ｅ ｃ ｔ 体感设 备 作 为 飞 机 漫游 系统 的交 互 界 面 ， 开 发 出 通 过识 别 系统预 先设 定好 的姿 势来 控制 漫游 过程 的漫 游 系统 。真正 让用户 可 以身体 力行 的参 与 到 漫游 过程 中来 ， 为用户提 供更 好 的交互体 验 』 。 本论 述将 总结 基于 Ｋ ｉ ｎ ｅ ｃ ｔ 姿势识 别 漫游 系统 的详 细解 决 方案 。无 论 对 于 漫游 系统 的用 户 操 控体 验 ， 还
基于Kinect体感控制的机器人全动作跟随系统设计
• 131•我国机器人产业正处于蓬勃发展的状态，中国已成为机器人应用的最大市场。
以机械臂为代表的工业机器人已大量应用于生产一线。
随着机器人应用不断深入，具有良好交互性的仿人机器人需求前景广阔。
本项目采用Kinect体感器作为图像采集单元，利用体感技术实现人外形轮廓建模及肢体空间坐标定位，实现人体的全动作采集建模。
采用17自由度仿人机器人Roboy为执行平台，接受控制指令实现人体动作跟随。
本方案可以使机器人能够精准的进行人体动作的同步跟随，克服了遥控器、按钮、操作手柄等繁杂的控制系统，实现更好的人机交互性能。
1 引言本项目主要研究利用体感技术实现人的肢体动作精准控制一个17自由度的机器人，以ROBY人形机器人为载体，用Kinect体感器捕捉人的肢体动作，运行上位机，将人的动作解析，通过无线串口发送给机器人，单片机接收到信号并直接控制机器人，使机器人对人体工作进行精准的同步跟随。
通过体感控制机器人，解决了传统机器人机械性的按程序执行动作和克服了遥控器、按钮、操作手柄等繁杂的控制系统，可以大大的提高机器人动作的精准度和执行任务时的灵活度。
2 Kinect数据采集及机器人控制简述2.1 Kinect体感器工作原理Kinect其实是一种3D体感传感器，它兼有动态捕捉，影像识别，人脸识别，语音识别，人机互动等功能。
用户可以做出体感动作通过Kinect对游戏中的角色进行实时的控制，实现较高层次的人机互动，同时还可以通过互联网分享信息和图片给其他玩家等。
其中，摄像头起到了很大的作用，它负责捕捉人肢体的动作，并转换成相应的标数据，然后把这些数据发送到电脑。
工程师就可以通过这些数据去设计程序，识别、分析这些动作，从而达到想要的目的。
Kinect摄像头一秒可以捕捉30次人体的动作。
PS1080芯片是Kinect的核心部件，它由PrimeSense公司所提供，通过它就可以实现对红外光源投射激光散斑进行控制和通过对图像编码并采集编码后的红外光谱计算得到场景深度信息，同时也可以对深度数据进行解析得到用户关节点信息。
基于Kinect的动作捕捉系统设计与实现-第1-2章
基于Kinect的动作捕捉系统设计与实现动作捕捉技术在电影特效制作、电脑动画制作、游戏制作、运动分析等领域发挥着重要作用。
传统的动作捕捉系统存在价格昂贵、穿戴复杂、实时性差、对环境要求高等问题，很难被广泛应用。
随着技术的创新，微软推出了无标记动作捕捉设备Kinect，该设备依靠低廉的价格和先进的骨骼跟踪算法有效地解决了以上问题，从而得到了广泛的应用。
现有的基于Kinect的动作捕捉系统普遍存在着运动数据抖动、骨骼数据关节缺失、动作数据无法复用等不足。
针对上述问题，本文主要研究以下内容：优化Kinect骨骼动作数据；将优化后的动作数据重定向到三维人物模型，驱动模型模仿真人的动作；录制并保存动作脚本。
在此基础上，设计并实现了基于Kinect的动作捕捉系统。
首先，本文概述了动作捕捉技术与动作重定向技术国内外发展现状，通过分析各种动作捕捉系统的优缺点，分析了系统需求，在此基础上提出了基于Kinect 的动作捕捉系统的总体方案。
根据MVC设计模式，将系统分为数据采集层、数据交互中间件、数据处理层和UI界面层，其中数据处理层是系统的关键部分，包括骨骼数据优化模块、动作重定向模块和动作录制模块。
然后，针对目前基于Kinect的动作捕捉系统存在的问题，本课题对人体单关节修复算法进行了改进，提出了丢失关节修复算法，以解决连续丢失多个关节点的问题；提出骨骼动作平滑处理算法，以解决肢体末端关节抖动问题；使用基于正向运动学重定向算法，以解决模型驱动问题；研究DAE模型结构，为录制动作脚本的实现提供理论依据。
其次，本文详细设计并实现了系统功能，包括用户界面、Kinect数据获取模块、骨骼数据优化模块、动作重定向模块、可视化模块和运动录制模块。
最后，为验证基于Kinect的动作捕捉系统的可行性和正确性，对本文所做工作进行了测试和分析。
测试结果表明，本文所做工作符合预期目标。
第1章绪论1.1 研究背景动作捕捉技术诞生前，在传统的三维动画、电影特效及游戏制作过程中，角色模型的动作效果基本都是由人工手动调整来完成[1]。
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基于Kinect的人体姿态识别与跟踪系统
设计
人体姿态识别与跟踪系统在计算机视觉领域具有广泛的应用前景。
基于Kinect的人体姿态识别与跟踪系统设计是一项复杂而有挑战性的
任务。
本文将讨论该系统的设计原理、关键技术和实现方法。
首先，基于Kinect的人体姿态识别与跟踪系统的设计是基于深度图
像和彩色图像的融合。
Kinect传感器能够同时获取人体的深度信息和
彩色图像，这为人体姿态的识别和跟踪提供了更加可靠的数据来源。
其次，关键技术之一是深度图像的处理和分析。
深度图像是基于红
外线技术获取的，能够准确地测量物体和人体的距离信息。
通过对深
度图像进行处理和分析，可以得到人体的关节位置和姿态信息。
常用
的技术包括深度图像的滤波、分割、几何特征提取和关节位置计算等。
另一个关键技术是彩色图像的处理和分析。
彩色图像可以提供更多
的纹理和细节信息，对于人体姿态的识别和跟踪也起到重要的作用。
通过对彩色图像进行处理和分析，可以得到人体的皮肤检测、形状分析、纹理特征提取等信息，以辅助人体姿态的识别和跟踪。
在人体姿态的识别和跟踪中，关节的检测和定位是一个关键的步骤。
Kinect的传感器可以获取人体的关节位置信息，但由于深度图像的噪
声和模糊，导致关节位置的准确度有限。
因此，需要采用一些算法和
方法来提高关节位置的精度。
例如，通过滤波算法可以降低噪声，而
通过模型拟合算法可以提高关节的准确度。
此外，为了实现实时的人体姿态识别和跟踪，需要考虑系统的性能
和效率。
Kinect的传感器可以在较快的频率下获取图像和深度信息，
但在实际应用中，需要通过优化算法和并行计算等技术来提高系统的
运行速度和效率。
例如，可以通过多线程编程和GPU加速等技术来实
现并行计算，从而提高系统的实时性。
最后，基于Kinect的人体姿态识别与跟踪系统的设计还需要考虑用
户交互的问题。
传统的人机交互方式主要通过键盘、鼠标等输入设备
实现，而基于Kinect的人体姿态识别与跟踪系统可以通过识别和跟踪
用户的动作和姿态来实现更自然、直观的交互方式。
例如，可以通过手势识别来实现控制和操作，从而提供更好的用户体验。
总结起来，基于Kinect的人体姿态识别与跟踪系统的设计是一项复杂而有挑战性的任务。
它需要充分利用Kinect传感器提供的深度图像和彩色图像等数据，结合深度图像和彩色图像的处理和分析技术，实现对人体姿态的准确识别和跟踪。
同时，还需要考虑系统的性能和效率，以及用户交互的问题，从而实现一个全面而实用的人体姿态识别与跟踪系统。
随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，基于Kinect的人体姿态识别与跟踪系统的应用前景将更加广阔。