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基于Kinect的人的行为识别研究的开题报告 开题报告:基于Kinect的人的行为识别研究 一、研究背景和意义 随着计算机技术的发展,人类对人机交互技术的要求越来越高,一些诸如人机交互、虚拟现实、动作捕捉等领域的技术需求也在同步提高。Kinect是一种具有远程人体识别和跟踪能力的设备,主要用于游戏控制和体感娱乐等方面。近年来,Kinect技术被广泛应用于各类计算机视觉研究领域,其中包括人的行为识别。人的行为识别技术是计算机视觉领域的一个重要分支,它可以帮助我们实现对动态视频的自动理解和解释,进而创造更加精细、广泛、具有情境的人机交互体验。因此开展基于Kinect的人的行为识别研究具有重要的现实意义和发展前景。 二、研究现状 目前,关于人的行为识别研究,国内外学者已经取得了许多成果。人的行为识别可以分为两类:一类是无监督行为识别,即无需为每种行为事先定义好相关的特征和规则,直接从数据中挖掘行为的一些特征或规律。另一类是有监督行为识别,即通过已有的行为特征和相关规则,建立分类器对新的行为进行识别。无监督行为识别方法主要有聚类法、自组织映射法、独立成分分析法等;有监督行为识别方法主要有支持向量机、朴素贝叶斯分类器等。在基于Kinect的人的行为识别研究中,研究方法主要分为两类:一类是基于有监督的行为识别方法,通过预定义人的某些行为特征或规则,对新的行为进行识别;另一类是基于无监督的行为识别方法,从数据的角度自动挖掘人的行为特征和规律,来实现对人的行为识别。当前已有研究表明,基于Kinect的无监督人的行为识别方法具有较好的识别效果和稳定性,但其计算复杂度较高。在实际应用中,有监督方法和无监督方法的优缺点都需要结合实际的应用场景进行选择和比较,从而进行更加精准有效的人的行为识别。 三、研究内容和方法 本文将借助Kinect技术实现人的行为识别,在有监督和无监督方法两方面进行探讨。具体来说,研究内容将包括以下几个方面: 1.采集Kinect数据,并对人体骨架进行跟踪和分析。 2.基于有监督的行为识别方法,提取人的各种行为特征和规则,并构建分类器,对新的行为进行识别。 3.基于无监督的行为识别方法,探究基于深度图像的行为表示和人体轨迹的分析技术,对人的行为进行自动挖掘和识别。 4.设计实验验证研究方法的可行性和效果,并和已有的方法进行比较和分析。 四、预期成果和意义 本文研究的预期成果包括: 1.基于Kinect的人的行为识别的实现和认识。 2.对比和分析有监督和无监督方法的优缺点。 3.验证研究方法的可行性和效果,并探究其在日常生活和虚拟现实等领域的应用前景。 通过本项研究成果,可以为人机交互技术、虚拟现实、动作捕捉、体感游戏等领域的研究提供重要参考和理论指导,同时具有重要的理论和应用价值。