在這個(gè)快速發(fā)展的時(shí)代,計(jì)算機(jī)智能的應(yīng)用在我們的日常生活中處處存在。其中,基于視頻的研究在計(jì)算機(jī)智能領(lǐng)域中受到越來(lái)越多的重視。在交互、智能計(jì)算遍布的情況下,高效的人機(jī)交互在我們的日常生活中發(fā)揮著極其重要的作用,動(dòng)作識(shí)別在視頻研究中是一個(gè)非常重要的任務(wù)�，F(xiàn)如今流行的體感游戲以及智能監(jiān)控系統(tǒng),都與動(dòng)作識(shí)別有著很密切的關(guān)系,因而從視頻中識(shí)別人體的動(dòng)作有著很廣泛的應(yīng)用前景。綜上所述,如今對(duì)動(dòng)作識(shí)別的研究中,一部分是對(duì)動(dòng)作識(shí)別方法本身的研究,力求通過(guò)更簡(jiǎn)便、計(jì)算量更少的方法使動(dòng)作識(shí)別能夠識(shí)別出更精準(zhǔn)的結(jié)果;另一部分是對(duì)基于動(dòng)作識(shí)別的應(yīng)用的研究。由此,本文借助普通的攝像頭以及Python編程平臺(tái)設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)時(shí)的人體動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng),通過(guò)識(shí)別使用者的動(dòng)作以統(tǒng)計(jì)其身體運(yùn)動(dòng)量。通過(guò)將三維人體姿態(tài)概率模型與一個(gè)多層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)相結(jié)合,得到三維的人體姿態(tài)估計(jì)。由此獲得身體每個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的三維位置信息。通過(guò)計(jì)算運(yùn)動(dòng)的每個(gè)關(guān)節(jié)之間的距離與它們的初始值之間的比例定義不同的動(dòng)作,以達(dá)到識(shí)別動(dòng)作的目的。然后,基于動(dòng)作識(shí)別,并結(jié)合運(yùn)動(dòng)消耗量與人的身高、體重、年齡、運(yùn)動(dòng)后的心率和運(yùn)動(dòng)時(shí)間之間的關(guān)系統(tǒng)計(jì)人體的運(yùn)動(dòng)量。... 

【文章來(lái)源】：山東師范大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：43 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRCT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀與趨勢(shì)
    1.3 主要工作
        1.3.1 基于Kinect的人體動(dòng)作識(shí)別
        1.3.2 基于AForge.NET框架的人體動(dòng)作識(shí)別
        1.3.3 本文主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第二章 人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)
    2.1 概述
        2.1.1 單流網(wǎng)絡(luò)
        2.1.2 雙流網(wǎng)絡(luò)
    2.2 相關(guān)動(dòng)作識(shí)別方法
        2.2.1 LRCN
        2.2.2 C3D
        2.2.3 雙流融合
        2.2.4 時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）
    2.3 動(dòng)作識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于CNN的人體動(dòng)作識(shí)別
    3.1 三維姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.1.1 基于CNN預(yù)測(cè)的映射
        3.1.2 將二維映射提升至三維
        3.1.3 投影的二維姿態(tài)映射
        3.1.4 二維融合層
    3.2 人體姿態(tài)的概率三維模型
    3.3 三維人體姿態(tài)的多模態(tài)模型
    3.4 識(shí)別動(dòng)作
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于動(dòng)作識(shí)別的運(yùn)動(dòng)量統(tǒng)計(jì)
    4.1 功能設(shè)計(jì)
    4.2 功能實(shí)現(xiàn)
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的主要成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向家庭服務(wù)的人體動(dòng)作識(shí)別[J]. 尹建芹,田國(guó)會(huì),姜海濤,周風(fēng)余.  四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版). 2011(04)
[2]智能視覺(jué)監(jiān)控技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 王素玉,沈蘭蓀.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2007(09)

碩士論文
[1]家庭環(huán)境下人的行為理解系統(tǒng)研究[D]. 吉艷青.山東大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3171412