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《山东师范大学》 2019年
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基于神经网络的人体动作识别系统

霍宇  
【摘要】:在这个快速发展的时代,计算机智能的应用在我们的日常生活中处处存在。其中,基于视频的研究在计算机智能领域中受到越来越多的重视。在交互、智能计算遍布的情况下,高效的人机交互在我们的日常生活中发挥着极其重要的作用,动作识别在视频研究中是一个非常重要的任务。现如今流行的体感游戏以及智能监控系统,都与动作识别有着很密切的关系,因而从视频中识别人体的动作有着很广泛的应用前景。综上所述,如今对动作识别的研究中,一部分是对动作识别方法本身的研究,力求通过更简便、计算量更少的方法使动作识别能够识别出更精准的结果;另一部分是对基于动作识别的应用的研究。由此,本文借助普通的摄像头以及Python编程平台设计了一个实时的人体动作识别系统,通过识别使用者的动作以统计其身体运动量。通过将三维人体姿态概率模型与一个多层的卷积神经网络(CNN)架构相结合,得到三维的人体姿态估计。由此获得身体每个关节点的三维位置信息。通过计算运动的每个关节之间的距离与它们的初始值之间的比例定义不同的动作,以达到识别动作的目的。然后,基于动作识别,并结合运动消耗量与人的身高、体重、年龄、运动后的心率和运动时间之间的关系统计人体的运动量。本文的主要创新点为:在基于三维姿态估计的动作识别基础上,设计了统计人体运动量的应用系统。使用者在运动过程中,系统识别用户的不同动作并分别计数,然后估算用户使用期间运动消耗的总热量。运动消耗的总热量是通过计算做每个动作消耗的热量得到的。在本系统中,运动时消耗的热量指的是净卡路里消耗量,而男性和女性的基础代谢量不同,所以要对男女进行分别讨论。由于运动消耗量的计算公式与人的身高、体重、年龄等数据相关,所以本文对15对男女进行测试并采样,将得到的数据通过多元线性回归得到最终的运动量计算公式。该公式经过残差分析,结果都在置信区间内,即说明该公式可行。最终的实验结果表明,本系统达到了很好的效果。通过使用本系统,可以使更多的人足不出户就能够锻炼身体并了解自己运动期间所消耗的能量。由此,本系统具有受众人群广、使用便捷且灵活的特点。
【学位授予单位】:山东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41;TP183

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