基于Kinect的人體步態(tài)跟蹤與識別技術.pdf

1、隨著科學技術地不斷發(fā)展與進步，虛擬現(xiàn)實技術越來越受到人們廣泛的關注，它廣泛地應用于工業(yè)仿真、虛擬漫游、游戲、醫(yī)學、軍事航天等各個領域。尤其在虛擬漫游領域，因其強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的基礎上，提出一種踏板式的行走裝置方案，通過視頻設備捕捉人體的步態(tài)運動，將運動的信息同步地傳輸給行走裝置和虛擬世

2、界中的角色，使其達到三者的同步運動。主要研究如何實時捕捉和識別人體的步態(tài)運動，將運動信息同步地傳輸給虛擬人模型，實現(xiàn)用戶與模型的同步運動。
　　首先，本文對人體步態(tài)運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設備的功能和Kinect forWindows SDK的體系架構，通過Kinect獲取了人體步態(tài)運動的深度圖像，利用背景差分法將人體與背景進行分離，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節(jié)點的初始位置，結(jié)合人體步態(tài)運動規(guī)律，利用粒子濾波算法對骨骼關節(jié)點的位置進行預測，從而實現(xiàn)骨骼模型與圖像的實時匹配。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，利用普通攝像機進行拍攝，在人體足部設定兩個帶有顏色的特征標記點，通過捕捉兩個標記點的運動實現(xiàn)人體步態(tài)跟蹤。
　　本文根據(jù)骨骼模型，提出將

4、人體髖關節(jié)、膝關節(jié)、踝關節(jié)的角度關于時間的變化函數(shù)作為人體步態(tài)運動的特征，利用改進的動態(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)運動姿勢進行識別，并對Kinect捕獲的關節(jié)點數(shù)據(jù)進行了分析與精度驗證。
　　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動腳本進行設計，使虛擬人模型的骨骼節(jié)點可以實時地獲取Kinect捕捉的節(jié)點數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)用戶與虛擬人模型