基于深度圖的實(shí)時(shí)部位識(shí)別和姿態(tài)估計(jì)技術(shù)與系統(tǒng).pdf

1、實(shí)時(shí)姿態(tài)估計(jì)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(chǎng)景的準(zhǔn)確空間信息，大大降低了姿態(tài)估計(jì)的難度。但由于現(xiàn)有技術(shù)的封閉性，無法實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)應(yīng)用，特別是面向移動(dòng)平臺(tái)的開發(fā)。
　　 本文實(shí)現(xiàn)了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的基于深度圖的姿態(tài)估計(jì)中間件平臺(tái)。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(jì)問題轉(zhuǎn)變?yōu)檩^簡(jiǎn)單的逐像素的目標(biāo)識(shí)別問題，降低計(jì)算復(fù)雜度，取得實(shí)時(shí)性能和準(zhǔn)確率的平衡。本文使用了簡(jiǎn)單的

2、深度比較特征和有效的隨機(jī)森林識(shí)別模型，用于逐像素標(biāo)識(shí)人體部位；再通過基于部位識(shí)別結(jié)果的聚類獲得感興趣的幾個(gè)骨架節(jié)點(diǎn)的三維位置。采用動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)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(duì)交互應(yīng)用在數(shù)據(jù)庫中特別增加了更多的手部姿勢(shì)，并從表面深度特征、動(dòng)作時(shí)序特性等多方面優(yōu)化了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能。分別在合成和真實(shí)測(cè)試集上測(cè)試了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能和準(zhǔn)確度，并詳細(xì)的測(cè)試與分析了識(shí)別模型各項(xiàng)訓(xùn)練參數(shù)的有效性。系統(tǒng)