研究目的
基于多台Kinect的骨架融合来识别人体姿态，以解决遮挡、数据缺失和误差问题。
研究成果
该方法通过融合多个Kinect设备的骨架数据，有效识别人体姿态，克服了单Kinect系统存在的遮挡、数据缺失和误差等局限。该方案提升了人体姿态识别的准确性与可靠性，适用于人机交互和电子游戏等领域。
研究不足
该方法依赖于Kinect传感器的精度和骨架融合算法的有效性。潜在误差可能源于坐标转换过程以及实验设置的物理限制。
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[IEEE 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 武汉(2018.7.25-2018.7.27)] 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 基于多Kinect骨架融合的人体姿态识别
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[IEEE 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 武汉(2018.7.25-2018.7.27)] 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 基于多Kinect骨架融合的人体姿态识别
DOI：10.23919/chicc.2018.8483016
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
人体姿态识别在人机交互、电子游戏等领域备受关注。本文提出一种基于多Kinect骨骼融合的新方法来识别人体姿态。Kinect虽能实时提取人体运动的逐帧骨骼数据，但存在遮挡、数据缺失和误差等问题。本研究采用两个Kinect从不同视角捕捉人体运动以克服这些缺陷：首先通过骨骼追踪技术获取25个身体关节的三维坐标；其次利用坐标变换将不同视角下两个Kinect采集的关节坐标统一至公共世界坐标系；最后应用骨骼融合算法生成可靠的姿态识别结果。实验表明，该方法能有效避免单Kinect常见的遮挡、数据缺失及误差问题。
作者：
Ning Chen，Yuqing Chang，Haiqiang Liu，Lingtao Huang，Hongyan Zhang
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