人體姿態(tài)估計(jì)的研究-畢業(yè)論文

1、摘要I摘要人體姿態(tài)估計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，可以應(yīng)用于人體活動(dòng)分析，人機(jī)交互以及視頻監(jiān)視等方面。人體姿態(tài)估計(jì)主要是指從圖像中檢測(cè)出人體各部位位置、方向以及尺度信息。人體姿態(tài)估計(jì)常常被人們?cè)谝曨l跟蹤環(huán)境中提起，由于基于單目圖像的人體姿態(tài)估計(jì)的基礎(chǔ)性和方便性，近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者將人體姿態(tài)估計(jì)的研究重點(diǎn)開(kāi)始轉(zhuǎn)到靜態(tài)圖片人體姿態(tài)估計(jì)。本文正是從計(jì)算機(jī)視覺(jué)出發(fā)，對(duì)于基于視覺(jué)的靜態(tài)圖片中人體姿態(tài)估計(jì)進(jìn)行了研究，主要做了以下工作：（1）了解

2、了Kinect技術(shù)的一些主要工作原理和在人體姿態(tài)估計(jì)當(dāng)中的應(yīng)用；（2）研究了一些基本的圖像特征提取，包括：深度信息，梯度直方圖（HistogramofGradients）和形狀上下文（ShapeContext）的算法原理及應(yīng)用現(xiàn)狀；（3）研究了主成分分析法算法（PCA）的主要原理，并且利用該算法對(duì)輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理；（4）最后，針對(duì)上述不同的三種圖像特征分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，從得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，根據(jù)平均絕對(duì)誤差的大小，分析比較了三種不同特