基于深度圖的實時部位識別和姿態(tài)估計技術(shù)與系統(tǒng).pdf

1、實時姿態(tài)估計技術(shù)被廣泛應(yīng)用于體感交互、安全控制、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。深度圖能直接反映拍攝場景的準(zhǔn)確空間信息，大大降低了姿態(tài)估計的難度。但由于現(xiàn)有技術(shù)的封閉性，無法實現(xiàn)跨平臺應(yīng)用，特別是面向移動平臺的開發(fā)。
　　 本文實現(xiàn)了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的基于深度圖的姿態(tài)估計中間件平臺。通過一種基于人體部位的姿態(tài)骨架表征作為中間過渡，將復(fù)雜的姿態(tài)估計問題轉(zhuǎn)變?yōu)檩^簡單的逐像素的目標(biāo)識別問題，降低計算復(fù)雜度，取得實時性能和準(zhǔn)確率的平衡。本文使用了簡單的

2、深度比較特征和有效的隨機森林識別模型，用于逐像素標(biāo)識人體部位；再通過基于部位識別結(jié)果的聚類獲得感興趣的幾個骨架節(jié)點的三維位置。采用動作捕捉數(shù)據(jù)和計算機圖形渲染技術(shù)合成訓(xùn)練樣本，構(gòu)建大規(guī)模、多樣性的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫。
　　 針對交互應(yīng)用在數(shù)據(jù)庫中特別增加了更多的手部姿勢，并從表面深度特征、動作時序特性等多方面優(yōu)化了系統(tǒng)的實時性能。分別在合成和真實測試集上測試了系統(tǒng)的實時性能和準(zhǔn)確度，并詳細(xì)的測試與分析了識別模型各項訓(xùn)練參數(shù)的有效性。系統(tǒng)