基于双kinect的高尔夫球挥杆动作识别相关算法及其应用研究

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1、厦门大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体已经发表的研究成果,均在文中以适当方式明确标明,并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范(试行)》。另外,该学位论文为()课题(组)的研究成果,获得()课题(组)经费或实验室的资助,在()实验室完成。(请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称,未有此项声明内容的,可以不作特别声明。)声明人(签名):程弓’兰∑为f:;年6月f日厦门大学学位论文著作权使用声明IIIIIIIIIillll

2、1IIY2344374本人同意厦门大学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等规定保留和使用此学位论文,并向主管部门或其指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版),允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索,将学位论文的标题和摘要汇编出版,采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于:()1.经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文,于年月日解密,解密后适用上述授权。(、,)2.不保密,适用上述授权。(请在

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4、基于成本的考虑,Kinect设备的分辨率不高,影响了其数据的准确性,亟需通过软件的方式进行修正。针对这个问题,本文在综述了当前研究背景的基础上,希望找到一个算法简单、总体成本低廉的方法对Kinect所采集到的骨架的数据进行修正,进而通过这些数据对高尔夫挥杆动作进行评分。所开展的具体研究工作如下:(1)对研究方法中使用的相应算法进行研究:包括支持向量机及基于其改进的光滑支持向量机技术、主成份分析法、向量量化与数据聚类、HMM算法等。(2)应用深度图像特征对人体动作骨架进行修正:针对Kinect采集的样本中存在遮挡

5、的问题,本文采用两台Kinect采集人体的骨架数据,并通过关节坐标变换与归一化的方式对数据点进行融合。然后又根据骨架存在偏差问题,本文提出通过平滑支持向量回归机的方式对关节坐标点进行修正。(3)评分系统的构建:依据修正后的骨架数据,本文对动作进行特征提取,采用整体数据与分段数据相结合的方式,通过HMM/SVM混合模型和决策级融合方式对高尔夫挥杆动作进行评级,并输出存在问题的关节。本文中介绍的方法基于开源的OpenNI框架,所设计的算法都是在普通的PC单线程下运行。通过实验可以得知骨架的修正系统对原始的骨架进行了

6、正确的修复,在这个基础上构建了一个评分方法,对于高尔夫球挥杆动作的评级平均准确率达到了88%,取得了良好的效果。关键词:偏差分析;Kinect;模式识别AbstractAsthefastDevelopmentofArtificialIntelligenceinthisten),ears,theresearcherspaylotsofattentionsaboutthisareaandthebranch--ComputerVision.Inthisfield,theapplicationbasedontracki

7、ngtheactionofhumanbodyandrecognitionistheresearchhotspots.In2010,MicrosoftreleasedamotionsensedevicebasedontheColorvideocaptureandDepthvideocapture,whichwasnamedKinect.Kinectisaverysuccessfuldeviceintheapplicationofmotionsensingandtracking。Thebiggestinnovati

8、onofKinectistheabilitytocollectimagesfromthedepthcameraandestimatethehumanbodyskeleton.ButbasedontheconsiderationsoftheCOSts,theresolutionofColororDepthimageisnothighenough,whichWaSinfluencedthe

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