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基于Kinect的运动捕捉与人体模型测量算法研究的中期报告
摘要：
运动捕捉技术已经成为虚拟现实、电影和游戏等领域中不可或缺的关键技术。本文基于Kinect传感器，研究了一种无需附加标记，可实时获取动作数据和3D身体测量的运动捕捉系统。首先，对Kinect传感器进行了动作辨识算法的改进和优化，同时基于骨架追踪技术实现了3D身体模型的测量。接着，利用Kinect的骨架追踪技术提取运动姿势和动作数据，整合利用了深度学习技术来进行姿势分类和动作识别。最后，通过实验验证了本文所提出的算法的可行性和实用性。
关键词：
Kinect；运动捕捉；骨架追踪；深度学习；动作识别
1.引言
在虚拟现实、电影和游戏等领域中，运动捕捉技术扮演着至关重要的角色。传统的运动捕捉技术需要在人体上附加大量标记点，而这些标记点又会对正常的运动产生影响，因此不太适用于一些真实环境中的场景。随着深度学习技术的快速发展，一些无需附加标记就可以进行运动捕捉的技术也得到了广泛关注。其中，基于Kinect传感器的运动捕捉技术具有成本低廉，易于使用和可实现实时捕捉等优势，在实际应用中得到了广泛的应用。
本文旨在基于Kinect传感器，研究一种无需附加标记，可实时获取动作数据和3D身体测量的运动捕捉系统。本文的研究工作主要包括以下方面：首先，对Kinect传感器进行了动作辨识算法的改进和优化，同时基于骨架追踪技术实现了3D身体模型的测量。接着，利用Kinect的骨架追踪技术提取运动姿势和动作数据，整合利用了深度学习技术来进行姿势分类和动作识别。最后，通过实验验证了本文所提出的算法的可行性和实用性。
2.方法
2.1传感器及骨架追踪
本文采用了MicrosoftKinect传感器作为运动捕捉的硬件平台。Kinect传感器能够实时获取图像和深度信息，同时还能够进行骨架追踪，从而实现运动捕捉。针对Kinect骨架追踪的一些问题，本文针对性的进行了改进，以提高骨架追踪的准确率和稳定性。
2.2动作辨识算法
本文采用了深度学习技术来进行动作辨识。通过对运动数据进行采集和处理，得到了大量动作数据集。基于此，本文采用了卷积神经网络（CNN）来进行姿势分类和动作识别。实验结果表明，本文所提出的算法能够有效地识别不同的动作，具有良好的准确率和稳定性。
3.实验结果
本文对所提出的运动捕捉算法进行了实验，实验结果如下：
3.1运动捕捉准确率
通过对不同运动进行测试，得到了本文所提出的运动捕捉算法的准确率。实验结果表明，本文所提出的算法能够有效地捕捉并还原出不同的动作，准确率较高。
3.2运动捕捉速度
本文采用了实时捕捉的方式进行运动捕捉，实验结果表明，本文所提出的算法具有很高的运动捕捉速度，完全满足实时捕捉的需求。
4.结论
本文基于Kinect传感器研究了一种无需附加标记，可实时获取动作数据和3D身体测量的运动捕捉系统，并进行了实验验证。实验结果表明，本文所提出的算法具有良好的准确率和稳定性，能够快速、准确地捕捉用户的运动行为，并输出相应的动作数据。本文所提出的运动捕捉技术有望在虚拟现实、电影和游戏等领域中得到广泛的应用。