基于運(yùn)動(dòng)捕捉的康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、目前，社會(huì)老齡化現(xiàn)象的顯現(xiàn)以及老齡化引起的生理衰退，腦卒中、腦溢血等疾病患病率的增高，其他腦損傷導(dǎo)致的運(yùn)動(dòng)功能喪失的病例越來越多，而針對(duì)各種原因造成的運(yùn)動(dòng)性功能障礙的治療在病情的早期就進(jìn)行康復(fù)治療會(huì)取得很好的恢復(fù)效果。將涉及圖像處理、模式識(shí)別等多個(gè)研究領(lǐng)域的動(dòng)作識(shí)別研究應(yīng)用到康復(fù)訓(xùn)練中的研究?jī)r(jià)值也越來越高。目前的康復(fù)治療方法中存在的康復(fù)訓(xùn)練器械結(jié)構(gòu)復(fù)雜價(jià)格昂貴、進(jìn)行康復(fù)治療的場(chǎng)所受限等問題，針對(duì)這些問題提出了通過使用微軟Kinect傳感

2、器的體感交互技術(shù)，重點(diǎn)研究了在Kinect捕獲的人體骨骼數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體動(dòng)作的識(shí)別的方法，最后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于Kinect的康復(fù)訓(xùn)練虛擬系統(tǒng)。
　　首先對(duì)Kinect傳感設(shè)備的硬件構(gòu)造以及Kinect獲取的深度信息中識(shí)別人體關(guān)節(jié)點(diǎn)和Kinect的人體骨骼追蹤功能的工作原理充分理解后，提出在Kinect獲取的人體骨骼數(shù)據(jù)中表示動(dòng)作的方法：結(jié)合人體結(jié)構(gòu)特征，構(gòu)造由關(guān)節(jié)點(diǎn)組成的人體結(jié)構(gòu)向量以及結(jié)構(gòu)向量之間的角度，最后選取向量模之

3、間的比值共同作為人體靜態(tài)姿勢(shì)描述向量的變量成員，動(dòng)作發(fā)生時(shí)間內(nèi)的姿勢(shì)描述向量序列作為動(dòng)作表示的特征量。
　　其次在得到動(dòng)作表示特征量的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了動(dòng)作識(shí)別算法以及在康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)中對(duì)訓(xùn)練效果的評(píng)估。本文采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法（Dynamic Time Warping，DTW）實(shí)現(xiàn)對(duì)人體動(dòng)作的識(shí)別以及相似度的計(jì)算。在實(shí)現(xiàn)了對(duì)人體動(dòng)作的表示之后，提出使用動(dòng)態(tài)規(guī)整算法對(duì)動(dòng)作進(jìn)行相似度評(píng)估，為康復(fù)訓(xùn)練效果提供可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。