基于Kinect传感器的瞳孔定位算法

传统算法通常需在头部稳定或光线明亮的情况下进行,较难在自然条件下对多姿态头部运动时的人眼进行跟踪。针对该问题,提出基于Kinect传感器的瞳孔定位算法,使用三维主动表观模型(AAM)对眼轮廓匹配得到眼部特征点,粗定位分割出眼睛,再对瞳孔进行精确定位。实验表明:在多姿态与头部带有遮挡物的情况下仍能较好地跟踪和定位人眼。

基于Kinect传感器的康复训练系统

针对脑卒中患者后期的康复训练需求,设计并实现了一个基于Kinect传感器的实时康复训练指导系统。该系统利用Kinect传感器实时采集人体动作信息,同时通过与标准动作库中的关键姿势序列进行比对,得出相应的匹配结果,指引患者进行正确的康复训练。实验表明该系统能够准确地判断动作的完成度,对康复训练具有指引作用。

基于角度序列特征的人体动作识别方法

为提高人体动作识别率,提出了一种利用Kinect传感器获取角度序列特征的动作识别方法。该方法首先利用Kinect传感器获取人体骨骼点的三维坐标,计算关节点的角度大小作为动作的特征;然后采用K均值聚类的方法训练模板;最后用动态时间规整(DTW)优化算法实现人体动作识别。实验结果表明:该方法实时性好,能够实时准确地实现动作的识别,且对于小范围的视角变化具有一定的鲁棒性。