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基于Kinect传感器的骨骼定位研究的中期报告
一、研究背景与意义
随着虚拟现实、游戏互动等技术的快速发展，Kinect传感器作为一种非常先进的体感设备而备受关注。在体感应用中，骨骼定位技术是实现人体测量、虚拟角色控制等重要技术。骨骼定位技术的发展历程：
（1）传统的人体测量技术主要是基于视觉测量、手动测量等方法进行。
（2）摄像机和激光等设备的应用，提高了测量精度和速度，但仍面临着实时性、误差等问题。
（3）开发出了传感器和算法相结合的骨骼定位技术，能够实现对人体骨骼模型的实时测量和分析。
二、研究现状
当前，骨骼定位技术已经有了较为成熟的应用。其中基于Kinect传感器骨骼定位技术的研究也已逐渐成为热点。
目前，国内外已经有不少研究团队对基于Kinect传感器的骨骼定位技术进行了研究，相关成果如下：
1.基于Kinect的骨骼定位算法
利用深度信息实现快速骨骼定位，通过分析Kinect的深度信息，得到人体骨骼模型的关节坐标，实现虚拟角色的控制。该算法具有准确度高、实时性好等特点。但受到Kinect感应范围和深度信息扫描方式影响，存在一定误差。
2.基于Kinect的人体姿态识别
通过对Kinect相机采集的RGB-D数据进行处理，并根据人体外形、姿态等信息进行人体姿态识别。由于能够进行多用户姿态识别，能够广泛应用于虚拟游戏、智能家居等领域。
3.基于Kinect的运动捕捉系统
利用Kinect传感器实时采集运动信息，对人体动作进行捕捉和重构。该系统能够将真实世界的运动转换为虚拟粒子的运动，广泛应用于电影制作、游戏制作等领域。
三、研究内容与方法
本研究旨在基于Kinect传感器的骨骼定位技术，提出一种新的骨骼定位算法，使其能够更好地适应多用户的身体动作控制。
本研究采用实验方法进行研究，具体研究内容包括：
1.Kinect传感器数据采集
使用Kinect传感器采集多人同时进行的动作，获取相关数据，包括深度数据、彩色图片等。
2.数据预处理
对采集到的数据进行预处理，包括数据降噪、图像处理等，保证后续算法的准确性。
3.骨骼定位算法设计
设计一种基于深度图像序列的骨骼定位算法，进行人体骨骼模型的实时测量和分析。
4.算法实现与验证
实现所提出的算法，并利用实验数据进行验证。评估算法的准确性、实时性、鲁棒性等性能指标。
四、预期成果
预期成果包括：
1.设计一种骨骼定位算法，实现多人同时进行身体动作控制。
2.实现算法，得到一个完整可用的基于Kinect的骨骼定位系统。
3.对所设计的算法进行验证，评估其准确性、实时性、鲁棒性等性能指标。