基于Kinect的动态手臂三维姿势的识别与仿真

• 作者: 吴誉兰 章小宝
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 动态手臂 姿势识别 隐马尔柯夫模型
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 369-372
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 3471字
• 语种: 中文

摘要

动态手臂中的三维姿势识别对智能化技术的发展起着推动作用.在动态手臂三维姿势的识别时,光照、舞动姿态、遮挡物导致动态的手臂动作被分割成一系列不规则的动作片段,无法从这些不规则片段中对动态手臂骨骼关节点的三维坐标进行整体定位,而定位的精度决定手臂的关节点间的距离和角度,导致传统方法对动态手臂中的三维姿势识别时,不能精确计算手臂的关节点间的距离和角度,存在动态手臂中的三维姿势识别误差大的问题.为解决上述问题,提出一种基于Kinect的动态手臂中的三维姿势识别方法.上述方法先利用Kinect算法获取手臂骨骼关节点的三维坐标,通过两点法设定动态手臂中的三维姿势关节点角度的约束条件,同时设定动态手臂中不同的三维姿势关节点角度阈值,并利用人体肤色模型获取双臂的比例长度与活动区域,提取动态手臂中各关节角度、姿势位置信息,利用隐马尔柯夫模型对动态手臂中的三维姿势进行训练识别.仿真结果表明,基于Kinect动态手臂中的三维姿势识别方法识别精确度高,能满足智能化技术的应用需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章小宝	南昌大学科学技术学院	13	16	2.0	3.0
2	吴誉兰	南昌大学科学技术学院	17	18	3.0	3.0