人體姿勢的結(jié)構(gòu)化表示及識別方法的研究.pdf

1、人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。自誕生以來，人工智能理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大。AlphaGo完勝李世石后，人工智能引起全世界人民的關(guān)注。作為計算機科學(xué)的一個分支，人工智能企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、人體姿勢識別、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
　　人體姿勢識別作為人工智能中一個重要的研究方向，在醫(yī)療、監(jiān)控、人機交互等

2、方面極具廣闊的應(yīng)用前景。但目前人體姿勢識別的研究存在以下的問題：
　　1、用于人體姿勢識別的硬件設(shè)備存在現(xiàn)實問題。目前用于研究人體姿勢識別的方式主要是視頻的人體姿勢識別和傳感器的人體姿勢識別兩種。通過視頻設(shè)備捕獲人體運動圖像信息容易受到外界環(huán)境如光照、人體行動的范圍、遮擋問題等因素的干擾，不適用于持續(xù)、精準(zhǔn)的人體姿勢識別。通過攜帶式傳感器獲取人體運動數(shù)據(jù)需要用戶時時刻刻佩戴在身上，這種方式雖然能精準(zhǔn)獲取人體運動信息，但不方便用戶運

3、動。
　　2、用于研究人體姿勢識別的方法單一。近年來對人體姿勢識別的研究主要停留在對算法的改進層面上。但在不同場景下人體姿勢進行識別的所需要用到的方法不盡相同，如果只是從算法層面去解決問題效果也許會南轅北轍。
　　為解決上述問題，本文從生物力學(xué)的角度，根據(jù)人體生理結(jié)構(gòu)和肢體運動規(guī)律，對人體姿勢進行結(jié)構(gòu)化表示，即每一個完整姿勢由一系列原子運動組合而成。在自然語言規(guī)則的基礎(chǔ)上，使用靜態(tài)貝葉斯算法對肢體原子運動組建概念空間，從而識

4、別出人體姿勢。主要研究內(nèi)容如下：
　　1、研究特征提取方式：通過Kinect傳感器獲取人體深度圖和骨架信息，研究人體關(guān)節(jié)點活動度測量方法，提取運動流特征數(shù)據(jù)。
　　2、人體姿勢結(jié)構(gòu)化表示：根據(jù)人體姿勢運動特點，提取出支撐人體姿勢變化的主要關(guān)節(jié)點。使用向量表示能發(fā)生姿勢變化的兩個關(guān)節(jié)點間的關(guān)系，不同向量構(gòu)成人體姿勢的原子運動。
　　3、研究姿勢識別方法：通過靜態(tài)貝葉斯算法，組建原子運動的概念空間。根據(jù)自然語言規(guī)則，對人體