基于深度图像的人体运动检测及其步态分析研究-模式识别与智能系统专业论文.docxVIP

万方数据 万方数据 Dissertation Submitted to Hangzhou Dianzi University for the Degree of Master Human Motion Detection and Gait Analysis Based on Depth Image Candidate: Yang Fangbo Supervisor: Prof. Meng Ming March, 2016 杭州电子科技大学 学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明： 所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研 究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人 或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集 体，均已在文中以明确方式标明。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文使用授权说明 本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即：研 究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证 毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大 学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文 的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（必威体育官网网址 论文在解密后遵守此规定） 论文作者签名： 日期： 年 月 日 指导教师签名： 日期： 年 月 日 杭州电子科技大学硕士学位论文 杭州电子科技大学硕士学位论文 摘 要 随着社会的进步和人们对自身的健康的日益重视，对社会医疗资源的需求也 更加多样化，可以在社区与家庭中方便使用的低成本诊疗设备是对医院医疗的一 种重要补充。人体步态能够反映一定的生理、心理和病理状况，因此对步态进行 分析是一种有效的人体健康状况评价方式。但现有的步态分析系统价格昂贵，操 作复杂。针对基于深度图像的低成本步态分析系统，本文从前景提取、目标跟踪、 关节定位和步态参数分析四个方面对无标记点的人体运动检测和步态分析方法 开展研究。本文的主要工作和创新点如下： （1）根据 Kinect 深度图像的特点，引入并改进 ViBe 算法处理深度图像进 行人体运动检测。提出了一种自适应的图像分层处理和不同邻域模式的建模方式 解决地面像素值连续性造成的地面附近运动检测困难问题，增加了去除“鬼影” 现象的参考模型。像素分类时增加了前景点检验步骤，通过当前像素与参考模型 的比较消除“鬼影”。在模型更新方面增加了基于前景点的背景模型更新策略，解 决了“黑影”现象。 （2）对于多运动目标下特定目标跟踪，引入并改进了 Camsift 算法。该算 法增加了自适应的并且限定范围的像素直方图模型更新策略，解决跟踪目标跳变 及遮挡跟踪失败问题。对于出现的定位框偏移现象引入 Kalman 算法，当定位结 果上下偏移过大时利用预测位置代替检测位置，再通过缩小范围建模更新直方图 模型。最后，通过获得的定位框优化 ViBe 算法处理结果将目标人体从图像中分 割出来。 （3）为了解决人体下肢关节定位问题建立多关节骨架模型。首先根据前后 腿间是否含有连续背景像素判断膝关节与踝关节有无遮挡现象。采用自适应阈值 法来区分侧面人体的前后腿，再利用比例扩大法和边缘定位法进行下肢各关节定 位。 （4）为了从关节定位结果中提取出最大曲度角等指标。首先利用最小二乘 法对离散的关节点数据集、膝关节差值变化、膝关节角度变化进行曲线拟合。再 通过对这些轨迹的分析获取步态周期，步行速度等步态参数，得到评价指标。 在人体下肢关节定位实验中，将本文算法的定位结果和人工标定进行比较， 定位误差均值在人体身高的 1%以内。通过正常步态与异常步态的分析对比验证 了本文给出的健康评价指标的有效性。 关键词：深度图像， ViBe，无标记点，CamShift I Abstract With the progress of the society and the increasing attention for people drawing on their health, also with the diverse demand for social medical resources, the low-cost diagnostic equipment , which can be easily used in community and family, has been an important complement for the hospital care. Human gait can reflect some physical, psychologic