基于Kinect的体质检测系统的设计与实现

摘要

随着人民生活水平的提高，人们越来越关注自己的体质健康状况，而个人的体质健康状况可以从体质检测中反映出来。体质检测离不开各式各样的体检仪器，但当前这些传统的体质检测仪器存在诸如功能单一、费时费力、性价比低等问题。针对这一问题，本文通过Kinect设计并实现了一个具有智能、高效、便捷、经济、多功能的一体化检测系统。　　本文的主要研究工作如下：　　（1）提出3种基于Kinect的距离估算方法。分别是深度值结合三角几何原理估算距离、深度值结合最大稳定极值区域算法估算距离、以及利用骨骼数据来估算距离。　　（2）提出基于骨骼数据结合空间几何原理与 Kalman滤波的方法，来实现对人体主要关节点角度的实时侦测。再结合 Kinect对目标点的跟踪，实现对各类人体运动的检测功能。　　（3）提出基于人脸彩色图像结合盲源分析中的 JADE算法来检测人体心率的方法。心脏泵血导致血管内血液量脉动性的变化，进而引起皮肤表面的吸光率发生微小变化，利用 Kinect识别人脸并获取面部彩色图像信息，采用盲源分离技术中的JADE算法提取出隐含在人脸图像信息中的心率信号，通过频谱分析计算出心率值。　　基于以上研究，本文成功的将 Kinect引入到传统的体质检测之中，给体质检测带来了非接触式、多功能集成、高度可定制化的新体验。经过测试，本系统操作便捷、误差较小，具有良好的实用价值。

目录

声明

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 主要研究目的和内容

1.4 论文的组织结构

第二章 Kinect概述

2.1 Kinect硬件介绍

2.2 Kinect工作原理

2.3 Kinect应用领域和实例

2.4 本章小结

第三章 Kinect应用开发研究与实践

3.1 Kinect应用开发环境介绍和搭建

3.2 Kinect数据源特性与可视化显示

3.3 NUI坐标转换

3.4 本章小结

第四章 Kinect体质检测系统的构建与实现

4.1 距离检测模块的设计与实现

4.2 视觉追踪模块的设计和实现

4.3 医疗检测模块的设计和实现

4.4小结

第五章 基于Kinect体质检测系统的展示

5.1 系统环境

5.2 系统的运行结果展示

5.3本章小结

第六章 总结与展望

6.1 论文总结

6.2 课题未来工作展望

参考文献

攻读学位期间主要的研究成果

致谢