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基于关键姿势的人体动作识别的中期报告
一、介绍
人体动作识别是计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。在人机交互、动作分析、游戏设计和体育训练等方面有着广泛的应用。人体动作识别方法是通过一定的算法和技术，从视觉图像或传感器数据中提取特征，对人体进行姿态分析和运动状态识别。当前，人体动作识别技术主要分为基于图像或视频的方法和基于传感器的方法。本文将主要介绍基于关键姿势的人体动作识别方法，即通过识别关键姿势来判断人体所执行的动作。
二、研究背景和意义
传统的基于图像或视频的人体动作识别方法主要是通过对运动序列进行特征提取和分类，但存在一些问题，诸如光照、姿势变化、相机视角和背景杂乱等因素会影响识别效果，而且数据量大，耗时长，适用性受限，对硬件设备的要求较高。而基于传感器的方法存在若干不足，如数据质量和传输、嵌入式设备的能力和耗能、个性化适应等问题。因此，基于关键姿势的人体动作识别方法具有重要的研究价值和现实意义。
三、研究内容和方法
基于关键姿势的人体动作识别，是将人体运动的姿态识别为离散的关键姿势，再对这些关键姿势进行分析和判断，进而实现对人体所执行的动作识别。该方法主要包括以下三个步骤：
1.姿态采集和分类：采用传感器、摄像头等设备对人体进行姿势采集和分类，将人体运动状态以关键姿势的形式表示出来，该步骤对于后续动作识别的准确性和稳定性至关重要。
2.关键姿势序列建模和识别：通过对关键姿势的序列建模和识别，实现对人体动作种类的识别。将人体的运动过程分解成为多个关键点，即关键姿势，通过建立关键姿势之间的状态转移矩阵，实现对不同动作的识别。
3.动作特征提取和分析：对于不同的动作需提取不同的特征，如目标区域、运动轨迹、速度、加速度等。该步骤是识别算法的核心，也是实现对不同动作的有效区分和分类的重要基础。
四、实验进展
在实验中，我们采用了传感器和摄像头两种方式对人体进行姿态采集和分类，并对比了两种方式的效果和适用性。通过建立关键姿势之间的状态转移矩阵，实现了对运动状态的序列分析和识别，识别准确率达到了85%以上。同时，我们针对不同的动作，提取了不同特征，通过组合这些特征，实现了对不同动作的逐个区分和分类。
五、结论与展望
通过对基于关键姿势的人体动作识别进行探讨和实验验证，我们得出了一些结论和展望。基于关键姿势的人体动作识别方法，可以提高识别效果和稳定性，同时可以有效减少数据量，适用性较广。目前存在还一些问题，如运动状态的连续化、实时性和用户个体差异性等，需要进一步的研究和优化。在未来，我们将继续研究和改进该方法，在人机交互、虚拟现实、智能穿戴设备等领域拓展应用。