《電子技術(shù)應用》
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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。
關(guān)鍵詞: 人机交互 姿势识别 医疗康复
中圖分類號: TN99
文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.200147
中文引用格式: 楊海清,錢濤. 基于Kinect的動態(tài)姿勢識別方法在醫(yī)療康復中的應用[J].電子技術(shù)應用,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

    隨著現(xiàn)代視覺追蹤技術(shù)的發(fā)展,借助Kinect技術(shù)可以對人的動作進行實時跟蹤與反饋,當前該技術(shù)已在體感游戲領(lǐng)域取得了廣泛運用。醫(yī)療康復的目的是幫助患者克服特定的功能障礙,提升患者的生活質(zhì)量,從而使之順利回歸社會生活當中。因而,在醫(yī)療康復中同樣需要對人體的姿勢、動作進行觀察與分析,若能將識別人體動作姿勢的技術(shù)與醫(yī)療科技相結(jié)合,將有助于推進醫(yī)療康復的發(fā)展,更好地為人們服務(wù)。

    Kinect一經(jīng)提出就取得了廣泛認可,國內(nèi)外爭相展開相關(guān)研究,也取得了較為豐富的成果。其中,SCHWARZ L A[1]等借助Kinect技術(shù)來獲取人體骨骼模型的深度圖像,從而對人體各部位的距離進行測定;我國研究者Zheng Xiao[2]等利用Kinect的深度傳感器來識別人體在三維空間中的動作情況;HU R Z L[3]等則把Kinect安裝在學步車上,以此來獲取腿部的動作,用于后續(xù)的分析。

    相對于其他獲取人體姿勢的設(shè)備和技術(shù),利用Kinect進行人體識別在保證準確性的同時,在便利性和經(jīng)濟性方面具有明顯優(yōu)勢。在本研究中,以隱馬爾可夫模型的姿勢識別[4]和Hausdorff的距離識別法[5]為基礎(chǔ),提出一種以固定軸的關(guān)節(jié)點為參照的角度表示方法,可以保證待測線和基準線是相對穩(wěn)定的,確保夾角測量的準確性[6]。




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作者信息:

楊海清,錢  濤

(浙江工業(yè)大學 信息工程學院,浙江 杭州310014)

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