基于Kinect深度图像的人体重心估算方法研究

为了改善现有测量人体重心的设备价格昂贵和不便携带等问题,提出了一种用Kinect深度相机快速估算人体重心的方法。该方法利用分段法与松井秀治模型,结合Kinect获取的骨骼信息,将人体划分为15节段,根据节段质量、近远端坐标和重心半径系数计算出各个节段的重心,然后结合力矩合成法估算出人体总重心。最后,通过机器学习算法模型对重心数据进行了修正。Kinect与三维测力台的对比实验结果表明,该方法在测量大幅度动作的人体重心中有着更好的准确性,Kinect较传统设备价格低廉,易于推广使用,可作为一种站立平衡评估工具。