基于深度信息的人體關(guān)節(jié)點(diǎn)定位算法研究.pdf

1、近幾年，人體動作識別在智慧家庭、智能監(jiān)控等領(lǐng)域有著廣闊的發(fā)展前景。尤其是在智慧家庭系統(tǒng)中，人們都希望以更加智能的方式控制家電。這種智能控制實現(xiàn)的前提是計算機(jī)能夠通過捕捉人的姿態(tài)參數(shù)來識別動作以理解人的意圖，其中捕捉人的姿態(tài)參數(shù)指的是獲取人體關(guān)節(jié)點(diǎn)位置。最初，關(guān)節(jié)點(diǎn)定位研究是基于可見光圖像展開的，但可見光圖像容易受到顏色、光照、陰影等環(huán)境變化的干擾，導(dǎo)致關(guān)節(jié)點(diǎn)定位研究受到很多局限性。2010年微軟推出了Kinect傳感器，它極大地激發(fā)了研

2、究者們的興趣。這是因為深度圖像中像素點(diǎn)的灰度值僅與圖像物體到Kinect的距離有關(guān)，造價成本相較于其他深度傳感器要低，且能極大程度地解決研究可見光圖像時遇到的問題與瓶頸。同時，在一定范圍內(nèi)，深度圖像可以實現(xiàn)三維空間的人體姿態(tài)估計。
　　因此，本文采用Kinect獲取人體的深度圖像，并針對適用于智慧家庭系統(tǒng)的人體關(guān)節(jié)點(diǎn)定位算法進(jìn)行研究并實現(xiàn)。主要研究內(nèi)容如下：采用Kinect傳感器來獲取人體的深度圖像并得到每個像素點(diǎn)的深度值，作為后

3、續(xù)研究的基礎(chǔ)；圖像像素點(diǎn)分類是本文的重點(diǎn)。將人體劃分為26個不同部位，針對每個部位用不同顏色標(biāo)注并提取局域差值特征，結(jié)合隨機(jī)森林進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)以識別出每個像素點(diǎn)的所屬部位；目的是對關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確定位。本文利用平均質(zhì)心思想找到各部位質(zhì)心以確定15個關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置。
　　與以往的人體關(guān)節(jié)點(diǎn)定位研究不同，該算法能夠準(zhǔn)確地檢測出人體各部位并確定各關(guān)節(jié)點(diǎn)位置。本算法的局域差值特征，計算簡單，有效地區(qū)分人體的不同部位，且在一定程度上解決了身體之間