研究目的
提出一个基于雾计算的框架，用于便捷高效地进行生理功能评估，该评估与使用Kinect的RGB-D摄像头检测人体活动或动作密切相关。
研究成果
基于雾计算和Kinect的生理功能评估框架及方法具有有效性，在运动检测和步态分析方面具有高精度。未来研究将扩大样本数据并进行大规模测试。
研究不足
该研究的局限性在于样本量较小以及数据收集环境受到控制。未来的工作包括收集更多样本数据并进行大规模实验。
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[2018年IEEE国际多媒体与博览会研讨会（ICMEW） - 美国加利福尼亚州圣地亚哥（2018年7月23日至2018年7月27日）] 2018年IEEE国际多媒体与博览会研讨会（ICMEW） - 基于RGB-D相机的生理功能评估
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[2018年IEEE国际多媒体与博览会研讨会（ICMEW） - 美国加利福尼亚州圣地亚哥（2018年7月23日至2018年7月27日）] 2018年IEEE国际多媒体与博览会研讨会（ICMEW） - 基于RGB-D相机的生理功能评估
DOI：10.1109/ICMEW.2018.8551573
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
随着年龄增长，若不采取必要措施，生理机能衰退会导致高血压、心脏病等并发症。通过生理评估可大幅降低这些风险。本研究提出基于雾计算的便捷高效生理功能评估框架，该框架与人体活动/动作检测密切相关。我们利用Kinect的RGB-D摄像头测量关节活动度并检测步态异常，改进了传统动态时间规整(DTW)算法使其能更高效地对齐两个动作序列。实验结果表明，使用Kinect追踪身体动作和步态的框架及所提出的检测方法具有高准确率，可应用于实际生理功能评估。
作者：
Wenming Cao，Jianqi Zhong，Guitao Cao，Zhiquan He
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