多模态人体动作表示识别及其正骨康复训练应用综述

• 作者: 刘静 张俊忠 杨锋 邢蒙蒙 魏国辉
• 来源期刊: 生物医学工程学杂志
• 关键词: 动作捕捉 动作特征提取 深度学习 动作识别 正骨康复训练
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 174-178,184
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7507/1001-5515.201906053

摘要

人体动作识别(HAR)是智慧医疗、体育训练、视频监控等众多领域的技术基础,受到社会各界的广泛关注.本文概述了HAR的研究进展及意义,将其归纳为动作捕捉和基于深度学习的动作分类两个过程.首先,详细介绍了基于视频、基于深度相机以及基于惯性传感器的三种主流动作捕捉方式,列举了常用的动作数据集.其次,从特征自动提取及多模态特征融合两方面来描述基于深度学习的HAR,并介绍了正骨康复训练中如何通过HAR实现监督锻炼和模拟训练.最后,讨论了HAR的精准动作捕捉、多模态特征融合方法,以及在正骨康复训练应用中的重点和难点.本文通过总结以上内容旨在快速地引导研究人员了解HAR的研究现状及其在正骨康复训练中的应用.