基于深度图像的人体关节定位与步态分析

• 作者: 孟明 杨方波 罗志增
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 步态分析 深度图像 ViBe 算法 多关节骨架模型 关节定位
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 仿生机器人、服务医疗机器人、语音识别
• 页码范围: 359-362
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41|TH89
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1085

摘要

根据面向家庭的健康状况评估的需要，结合 Kinect 深度图像的特点，提出一种无标记点的下肢关节定位和步态分析方法。首先利用分层处理 ViBe 算法提取人体目标，然后在多关节骨架模型基础上，采用自适应阈值法来区分侧面人体的前后腿，根据相邻样本差值分别判断膝关节与踝关节有无遮挡现象，再利用比例扩大法和边缘定位法实现下肢各关节定位。最后对获取的关节动态数据进行分析获取步态参数。通过与手工标记点方法的步态分析进行比较实验，表明该算法的人体关节定位的准确度能够较好地满足步态分析的需要。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗志增	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	164	2539	28.0	39.0
2	孟明	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	34	381	11.0	18.0
3	杨方波	杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所	2	67	2.0	2.0