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基于捕获数据的人体运动分割方法研究的中期报告
一、研究背景和意义
近年来，随着计算机图形学、计算机视觉等领域的发展，人体运动分割越来越受到研究者的关注。人体运动分割是使用计算机对视频或图像中的人体运动进行分割，可应用于人机交互、动作识别、人体姿态估计等领域。目前，主要的人体运动分割方法基于传统的图像处理技术，例如基于背景建模、基于物体形状等，这些方法的实时性和准确性有待进一步提高。而基于捕获数据的人体运动分割方法则是一种新的研究方向，它利用动作捕获设备获取人体三维关键点的信息，并将其应用于运动分割。
二、研究内容和进展
本研究目前已完成对基于捕获数据的人体运动分割方法的调研和了解，结合现有的文献和研究成果，提出了一种新的基于捕获数据的人体运动分割方法。
1、运动捕捉和数据预处理。使用运动捕捉设备采集人体运动数据，并进行数据预处理，去除噪声和异常数据。
2、姿态估计和关键点标定。使用深度学习等技术对运动数据进行姿态估计和关键点标定，得到关键点的二维坐标和三维坐标。
3、运动分割和优化。使用基于关键点的运动分割算法对运动数据进行分割，优化算法并提高实时性和准确性。
4、性能评估和应用展望。对该方法进行性能评估和比较，展望其在人机交互、动作识别、人体姿态估计等领域的应用。
三、研究展望
本研究未来的工作将着重于进一步优化提出的基于捕获数据的人体运动分割方法，并拓展其在更多领域中的应用。同时，也将注重理论与实践相结合，使用不同的数据集进行验证和评估，提高算法的实用性和适应性。