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面向大众体育运动示教的三维人体动作捕捉与分析

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图表目录

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3本文组织结构

1.4本章小结

第二章 基于Kinect平台的三维人体动作捕捉

2.1传统三维动作捕捉技术

2.2基于Kinect获取的深度信息捕捉三维人体动作

2.3基于Kinect的三维动作捕捉技术开发

2.4本章小结

第三章 基于OGRE渲染引擎的个性化三维动作重建

3.1骨骼表征的动作数据存储

3.2基于OGRE图形渲染引擎的三维动作重建

3.3本章小结

第四章 面向运动示教的三维人体动作比对方法研究

4.1传统动作比对方法及不足

4.2基于动态时间规整(DTW)的比对分析方法

4.3本章小结

第五章 总结与展望

5.1工作总结

5.2工作展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢

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摘要

随着现代生活节奏的不断加快,人们将更多时间分配到工作上,而忽视了体育锻炼的重要性,这无形中导致了身体素质的下降。解决这个问题的最好办法是开发一套易于安装、价格低廉的运动示教系统,这样人们就可以在工作之余更好地得到运动指导,这样一套系统的开发将对大众身体素质的提高具有重要意义。
  一套完整的大众体育运动示教系统涉及三维人体动作捕捉、三维人体动作重建及三维人体动作分析等多个方面。通过广泛的商业化产品调研和文献总结,虽然市场上已有一些高端的针对专业运动员训练的运动捕捉与分析系统,但由于这些系统价格极其昂贵,无法直接推广应用于人数众多的普通民众的运动示教。目前面向大众体育运动示教系统仍处于实验研究阶段,且存在如下两个问题:1)在运动重建过程中的人体模型比较粗糙且体型单一,而面向大众的运动示教系统更青睐于逼真的、个性化的人体模型;2)现有的研究主要侧重运动捕捉和重建,对运动效果及运动中存在的问题缺乏有效的分析。本文针对现有研究存在的问题开展了以下几个方面的研究工作。
  首先,在三维动作捕捉方面,为了降低系统成本,选用了Microsoft Kinect这种价格低廉、捕捉精度适中的体感设备作为运动捕捉设备;为了快速有效地追踪和记录人体的三维运动,采用了一种渲染管线方法。该方法首先通过决策树算法将深度数据与已标记的数据进行匹配,给出一个推断的人体分割区域,然后从顶层、前侧和左侧计算被推断出的关节点的三维视图,最后基于推断的关节点和3D视图开始跟踪人体的骨骼和身体的运动。
  其次,在三维动作重建方面,为了使重建效果更逼真且便于视觉比对,本课题选用人体模型生成软件MakeHuman来构造逼真的个性化人体模型;为了有效地抑制动作的抖动同时考虑便于编写相关插件兼容MakeHuman生成的人体模型,本课题提出Kinect SDK与图形渲染引擎OGRE结合的实时虚拟人运动重建方法,测试结果表明,虚拟人的逼真度高且动作流畅,非常适合动作视觉比对。
  最后,为了有效解决两个不等长动作时间序列之间的匹配问题,本课题提出采用动态时间规整算法对示教过程中学员动作与标准动作差异进行分析,从而对学员动作学习质量给出一个正确评价。

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