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基于深度图像的姿势识别系统的设计与实现的中期报告
一、课题背景
随着科技的不断进步，深度摄像头的广泛应用使得基于深度图像的姿势识别成为近年来热门的研究方向。基于深度图像的姿势识别系统可以应用于人机交互、医疗康复、游戏娱乐等领域。该系统能够实现实时动态姿势的准确识别，并可以进行基于姿态的其他应用，具有广泛的应用前景。
二、研究目的
本课题旨在设计和实现一种基于深度图像的姿势识别系统，通过分析和处理深度图像数据，实现对人体的实时姿势识别，进一步应用于人机交互、游戏娱乐、医疗康复等多个领域。
三、研究内容
1.深度传感器摄像机的选型和调试。本课题采用的是微软Kinectv2深度传感器。
2.深度图像的数据获取和处理。使用深度传感器获取人体姿势的深度图像，并对深度图像数据进行预处理，包括去除噪声、区域分割等。
3.基于深度学习的模型开发。使用人体姿势数据训练卷积神经网络（CNN）模型，实现对姿势的准确识别。
4.姿势识别的实时应用。将训练好的模型应用到实际场景中，实现实时动态姿势的准确识别，并进行多种应用。
四、研究计划
1.第一阶段：熟悉深度传感器原理并选型调试，确定数据获取方式和预处理方案。
2.第二阶段：采集大量人体姿势数据，并进行数据清洗与标注，为模型训练做准备。
3.第三阶段：使用Tensorflow等深度学习框架搭建卷积神经网络模型进行训练。
4.第四阶段：将训练好的模型应用到实际场景中，通过测试和优化，实现实时姿势识别并进行多种应用。
五、预期成果
完成一套可实时识别人体动态姿势的系统，并可以在人机交互、医疗康复以及娱乐游戏等多个领域得到应用。同时，可通过论文和专利申请等方式将研究成果进行推广和应用。