基于Kinect的人體步態(tài)跟蹤與識別技術(shù).pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)地不斷發(fā)展與進(jìn)步，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)越來越受到人們廣泛的關(guān)注，它廣泛地應(yīng)用于工業(yè)仿真、虛擬漫游、游戲、醫(yī)學(xué)、軍事航天等各個領(lǐng)域。尤其在虛擬漫游領(lǐng)域，因其強(qiáng)烈的視覺沖擊和豐富的互動性，使其備受青睞，不過目前許多虛擬漫游的方式還只是通過虛擬眼鏡、頭盔、手套等設(shè)備來滿足人們的感官，而對于人體行走的互動較少。本文在參閱了大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，提出一種踏板式的行走裝置方案，通過視頻設(shè)備捕捉人體的步態(tài)運(yùn)動，將運(yùn)動的信息同步地傳輸給行走裝置和虛擬世

2、界中的角色，使其達(dá)到三者的同步運(yùn)動。主要研究如何實(shí)時捕捉和識別人體的步態(tài)運(yùn)動，將運(yùn)動信息同步地傳輸給虛擬人模型，實(shí)現(xiàn)用戶與模型的同步運(yùn)動。
　　首先，本文對人體步態(tài)運(yùn)動的捕捉方式展開調(diào)查與研究，提出了一種基于Kinect的人體步態(tài)跟蹤與識別方法，分析了Kinect設(shè)備的功能和Kinect forWindows SDK的體系架構(gòu)，通過Kinect獲取了人體步態(tài)運(yùn)動的深度圖像，利用背景差分法將人體與背景進(jìn)行分離，得到單一的人體深度圖像

3、。
　　其次，本文根據(jù)粒子濾波算法的原理，設(shè)計了基于骨骼模型匹配的步態(tài)跟蹤方法，根據(jù)初始幀圖像的匹配，確定骨骼模型每個關(guān)節(jié)點(diǎn)的初始位置，結(jié)合人體步態(tài)運(yùn)動規(guī)律，利用粒子濾波算法對骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置進(jìn)行預(yù)測，從而實(shí)現(xiàn)骨骼模型與圖像的實(shí)時匹配。與此同時，本文還提出一種基于模板匹配算法的步態(tài)跟蹤方法，利用普通攝像機(jī)進(jìn)行拍攝，在人體足部設(shè)定兩個帶有顏色的特征標(biāo)記點(diǎn)，通過捕捉兩個標(biāo)記點(diǎn)的運(yùn)動實(shí)現(xiàn)人體步態(tài)跟蹤。
　　本文根據(jù)骨骼模型，提出將

4、人體髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)、踝關(guān)節(jié)的角度關(guān)于時間的變化函數(shù)作為人體步態(tài)運(yùn)動的特征，利用改進(jìn)的動態(tài)時間規(guī)整算法對左轉(zhuǎn)彎、右轉(zhuǎn)彎和上下樓梯四種步態(tài)運(yùn)動姿勢進(jìn)行識別，并對Kinect捕獲的關(guān)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析與精度驗(yàn)證。
　　最后，本文通過3ds Max建立了一個與Kinect骨骼模型同等比例的虛擬人模型，并在Unity3d中對虛擬人模型的運(yùn)動腳本進(jìn)行設(shè)計，使虛擬人模型的骨骼節(jié)點(diǎn)可以實(shí)時地獲取Kinect捕捉的節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)用戶與虛擬人模型