基于Kinect傳感器的骨骼定位研究.pdf

1、隨著模式識別和人工智能領(lǐng)域的不斷發(fā)展，使得人機交互技術(shù)在許多領(lǐng)域得到了應(yīng)用。近年來，人體運動分析技術(shù)有了較大的進步，而能夠捕捉人體的動作是實現(xiàn)人體運動分析的前提。骨架提取作為捕捉人體動作的重要一環(huán)，日益得到學術(shù)界的關(guān)注。骨架是保持圖像拓撲的一個重要特征，是表示物體形狀的一種有效形式，其信息量少，又能較完整的描述出物體的幾何性質(zhì)，因此在模式識別、圖像檢索和虛擬運動等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本論文通過Kinect傳感器進行人體骨骼定位的研究，

2、主要工作如下:
　　首先，總結(jié)了人體骨骼定位問題的研究現(xiàn)狀，分析了各方法的優(yōu)點和缺點，闡述了本論文的選題背景。
　　其次，介紹了Kinect傳感器的軟硬件系統(tǒng)、工作原理以及基于決策樹的機器學習算法。
　　再次，提出了一種基于最優(yōu)閾值的圖像分割方法，利用該方法實現(xiàn)了人體與背景的分割;使用數(shù)學形態(tài)學的方法對人體的剪影圖進行了去噪，通過Hilditch細化算法提取出了人體的骨架。
　　最后，利用深度圖的特性識別了手臂的