计算机视觉中的人体下肢动作识别研究.pdf

计算机视觉中的人体下肢动作识别研究主要集中在利用先进的运动捕捉技术和拉班舞谱理论来记录和分析人体动作，特别是舞蹈动作，以保护和传承动作类非物质文化遗产。拉班舞谱，由鲁道夫·拉班创立，是一种系统性的动作分析和记录工具，通过舞谱符号来表示人体在空间中的动态。 1. 计算机技术在拉班舞谱中的应用主要包括三个方面：软件辅助绘制拉班舞谱，如Laban Writer、Labanatory、Calaban和LED，提高了绘谱效率；通过计算机再现拉班舞谱描述的动作，如Laban Editor、Life Forms和Laban Dancer，将舞谱转化为真实的人体动作展示；拉班舞谱的自动生成技术尚在发展中，GenLaban等软件尝试自动化生成，但准确性和完整性仍有待提高。 2. 拉班舞谱的结构由谱表和舞谱符号组成，谱表通常有4至11栏，表示人体不同部位的动作。动作被分为高、中、低三层空间，通过不同的符号表示，如27个基本的向度符号。舞谱以音乐节拍为时间单位，精确记录动作的持续时间。此外，头部动作可以灵活放置在谱面的任一侧。 3. 运动捕捉技术是记录人体动作的关键，包括机械式、光学式、电磁式和声学式。机械式精度高但限制演员自由度，光学式快速但成本高且可能受到遮挡影响，电磁式实时性好但对金属敏感，声学式成本低但精度和稳定性较差。在计算机视觉中，下肢动作识别特别重要，因为它涉及到人体支撑和非支撑状态的变化，这对于舞蹈动作的捕捉和分析至关重要。 4. 基于运动捕捉数据的拉班舞谱绘制过程涉及对三维运动数据进行动作分割，分析人体支撑与非支撑动作，并据此绘制拉班舞谱。这种方法已被证明是正确的，适用于将运动捕捉技术获取的三维运动数据转换为拉班舞谱，有助于舞蹈动作的精确记录和传承。 计算机视觉技术结合拉班舞谱理论，为人体动作特别是舞蹈动作的记录和分析提供了一种有效手段，不仅提高了效率，也为保护和传承动作类非物质文化遗产开辟了新的途径。未来的研究可能继续深入到更复杂的动作识别，优化拉班舞谱的自动绘制算法，以及进一步提高动作捕捉系统的精度和适应性。