设计应用

基于Kinect的动态姿势识别方法在医疗康复中的应用

作者：杨海清，钱 涛
发布日期：2020-12-24
来源：2020年电子技术应用第12期

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    随着现代视觉追踪技术的发展，借助Kinect技术可以对人的动作进行实时跟踪与反馈，当前该技术已在体感游戏领域取得了广泛运用。医疗康复的目的是帮助患者克服特定的功能障碍，提升患者的生活质量，从而使之顺利回归社会生活当中。因而，在医疗康复中同样需要对人体的姿势、动作进行观察与分析，若能将识别人体动作姿势的技术与医疗科技相结合，将有助于推进医疗康复的发展，更好地为人们服务。

    Kinect一经提出就取得了广泛认可，国内外争相展开相关研究，也取得了较为丰富的成果。其中，SCHWARZ L A[1]等借助Kinect技术来获取人体骨骼模型的深度图像，从而对人体各部位的距离进行测定；我国研究者Zheng Xiao[2]等利用Kinect的深度传感器来识别人体在三维空间中的动作情况；HU R Z L[3]等则把Kinect安装在学步车上，以此来获取腿部的动作，用于后续的分析。

    相对于其他获取人体姿势的设备和技术，利用Kinect进行人体识别在保证准确性的同时，在便利性和经济性方面具有明显优势。在本研究中，以隐马尔可夫模型的姿势识别法[4]和Hausdorff的距离识别法[5]为基础，提出一种以固定轴的关节点为参照的角度表示方法，可以保证待测线和基准线是相对稳定的，确保夹角测量的准确性[6]。




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作者信息:

杨海清，钱  涛

(浙江工业大学 信息工程学院，浙江 杭州310014)

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