基于三维深度信息的人体动作运动轨迹识别V1.0.docx

【基于三维深度信息的人体动作运动轨迹识别】 随着科技的进步，尤其是机器人技术和自然人机交互技术的快速发展，人体动作轨迹识别已经成为重要的研究领域。传统的识别方法主要依赖于人体皮肤颜色建模和基于图像属性的鲁棒性特征提取，但由于动作的多样性和复杂性，这些方法存在局限性。本文提出了一种创新的方案，即利用三维深度信息进行肢体运动轨迹的识别，以提高准确性和鲁棒性。 问题的核心在于将传感器捕捉到的实时肢体运动轨迹与预定义的样本轨迹进行匹配。传统的隐马尔科夫模型(HMM)在二维图像上应用，但这种方法易受光照、遮挡和背景等因素的影响。为解决这些问题，文章引入了三维深度信息，创建了动作历史图像(MHI)和三维运动能量图像(MEI)，结合三维深度信息，可以消除光照、遮挡和背景的影响，同时提高识别的实时性和准确性。 具体解决策略包括： 1. **三维运动历史图像表征**：通过时间差分法改进传统二维MHI，结合三维深度信息，形成三维MHI，它能反映肢体动作的形状、方向和状态。通过阈值化处理，能够突出运动区域，且像素灰度值与动作持续时间成比例，从而捕捉到动作的动态变化。 2. **不变矩计算**：为降低对观察角度和位置的敏感性，文章采用不变矩作为特征向量。不变矩具有平移、伸缩和旋转不变性，确保在不同视角下仍能保持一致的特征描述。通过在XY、YZ、XZ三个平面上投影三维MHI，提取三个视图的不变矩，进一步强化了特征的稳定性。 通过计算MHI的不变矩形成特征向量，建立肢体动作模板集合。在识别阶段，使用马氏距离(Mahalanobis Distance)评估新输入动作与已知模板之间的相似性，当马氏距离在预设阈值范围内时，判定识别成功。这种基于三维深度信息的方法不仅提高了识别的鲁棒性，还显著提升了实时性。 总结来说，本文提出的基于三维深度信息的肢体动作轨迹识别方法通过结合三维运动历史图像和不变矩计算，克服了光照、遮挡和背景等环境因素的影响，提高了识别系统的准确性和实时性，对于人机交互，特别是残障人士的辅助设备控制具有重要意义。未来的研究可能集中在优化计算效率，以适应更大规模的应用场景。