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基于Kinect的动态姿势识别方法在医疗康复中的应用
2020年电子技术应用第12期
杨海清,钱 涛
浙江工业大学 信息工程学院,浙江 杭州310014
摘要:在三维虚拟实验领域,人体姿势识别属于其中的一项关键技术,将该技术应用于现代医疗当中,可对医疗康复提供一定的辅助和推进作用。在此研究中,把Kinect人体骨骼跟踪技术与医疗康复结合起来,在广泛收集标准医疗康复动作的基础上,构建了一套标准医疗康复动作数据库,作为与传感器收集到的数据进行比较的基础。为了提升对关节点角度测量的稳定性和姿势识别的准确度,提出了一种根据关节点之间的欧式距离和角度来进行姿势判定的方式。结果表明,通过这一技术的运用,对姿势的识别率较高,可针对训练者的康复训练及时给出反馈,使得针对训练者的动作评价和指导更加便捷、高效,有利于医疗科技的发展,具有推广价值。
中图分类号:TN99
文献标识码:A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.200147
中文引用格式:杨海清,钱涛. 基于Kinect的动态姿势识别方法在医疗康复中的应用[J].电子技术应用,2020,46(12):94-96,102.
英文引用格式:Yang Haiqing,Qian Tao. Application of Kinect-based dynamic posture recognition method in medical rehabilitation[J]. Application of Electronic Technique,2020,46(12):94-96,102.
Application of Kinect-based dynamic posture recognition method in medical rehabilitation
Yang Haiqing,Qian Tao
School of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310014,China
Abstract:In the field of three-dimensional virtual experiment, human pose recognition is one of the key technologies. Applying this technology to modern medical treatment can provide certain assistance and promotion for medical rehabilitation. In this study, the Kinect human bone tracking technology is combined with medical rehabilitation. Based on the extensive collection of standard medical rehabilitation actions, a set of standard medical rehabilitation action database is constructed as the basis for comparison with the data collected by sensors. In order to improve the stability of joint angle measurement and the accuracy of pose recognition, a method of pose determination based on the Euclidean distance and angle between joint points is proposed. The results show that through the application of this technology, the recognition rate of posture is high, and the feedback can be given in time for the rehabilitation training of the trainer, which makes the movement evaluation and guidance for the trainer more convenient and efficient, and is conducive to the development of medical science and technology, with the promotion value.
Key words :human-computer interaction;gesture recognition;medical rehabilitation

0 引言

随着现代视觉追踪技术的发展,借助Kinect技术可以对人的动作进行实时跟踪与反馈,当前该技术已在体感游戏领域取得了广泛运用。医疗康复的目的是帮助患者克服特定的功能障碍,提升患者的生活质量,从而使之顺利回归社会生活当中。因而,在医疗康复中同样需要对人体的姿势、动作进行观察与分析,若能将识别人体动作姿势的技术与医疗科技相结合,将有助于推进医疗康复的发展,更好地为人们服务。

Kinect一经提出就取得了广泛认可,国内外争相展开相关研究,也取得了较为丰富的成果。其中,SCHWARZ L A[1]等借助Kinect技术来获取人体骨骼模型的深度图像,从而对人体各部位的距离进行测定;我国研究者Zheng Xiao[2]等利用Kinect的深度传感器来识别人体在三维空间中的动作情况;HU R Z L[3]等则把Kinect安装在学步车上,以此来获取腿部的动作,用于后续的分析。

相对于其他获取人体姿势的设备和技术,利用Kinect进行人体识别在保证准确性的同时,在便利性和经济性方面具有明显优势。在本研究中,以隐马尔可夫模型的姿势识别[4]和Hausdorff的距离识别法[5]为基础,提出一种以固定轴的关节点为参照的角度表示方法,可以保证待测线和基准线是相对稳定的,确保夹角测量的准确性[6]




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作者信息:

杨海清,钱 涛

(浙江工业大学 信息工程学院,浙江 杭州310014)

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