文档介绍：该【基于图像处理的人体步态信息采集与处理 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于图像处理的人体步态信息采集与处理 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于图像处理的人体步态信息采集与处理
摘要：
人体步态信息是身体运动的重要表现形式，对于研究人体运动学、生理及运动机制具有重要意义，同时在医疗、安防、体育等领域也有广泛应用。本论文基于图像处理的方法，探讨了人体步态信息的采集与处理技术，包括步态识别、运动分析和身体动态参数计算等方面的研究。
关键词：
图像处理，人体步态，步态识别，运动分析，动态参数
一、引言
人体步态信息是人体运动学研究的重要内容之一，通过对人体步态的分析，可以了解人体运动机制以及身体活动时的生理变化。同时，根据人体步态信息可进行医疗、安防、体育等方面的应用。传统的人体步态信息采集主要依托于传感器技术，如加速度计、陀螺仪等，但这些技术需要将传感器固定在人体上，不太方便实用。因此，本论文采用基于图像处理的方法，实现了人体步态信息的采集和处理。
二、步态识别
步态识别是人体步态信息采集的第一步，通过识别人体步态动作，对人体进行跌倒预测、健康状况监测等方面提供参考。在采集过程中，通过拍摄人体的步态图像序列，并在此基础上进行步态识别，可以较为准确地识别人体步态。步态识别的方法主要有两种，基于模型和基于深度学习。基于模型的方法是利用人体步态的几何、运动信息构建一个人体步态模型，通过计算模型之间的相似度来实现步态识别；基于深度学习的方法则是通过深度神经网络提取人体步态图像特征并进行模式识别，提高步态识别的精度和鲁棒性。
三、运动分析
运动分析是对人体步态信息进行深入挖掘和分析的过程，通过运用计算机视觉、图像识别、机器学习等技术，实现人体运动的微观分析，并得出相应的结论。其主要分为两个部分，一是运动目标的追踪，二是基于追踪数据的运动分析。采用人体追踪算法可以确定人体步态的动作轨迹、速度、方向、姿态等信息，同时还可对骨骼、肌肉活动等进行分析。
四、身体动态参数计算
身体动态参数是人体步态信息处理的最终结果，对提高运动健康、运动竞技能力、仿真分析等方面有着重要的应用价值。人体动态参数的计算难点在于需要准确地确定人体骨骼模型及其运动状态，通过基于视觉的方法建立起人体运动的三维模型，利用运动目标追踪技术获取人体骨骼各关节的运动状态，最终得出身体动态参数。
五、结论
通过对基于图像处理的人体步态信息采集与处理技术的研究，我们可以准确、方便地获取人体步态信息，并进行深入的运动分析，最后得出相关的身体动态参数。这项技术在医疗、运动健康、安防、体育等多个领域有着广泛的应用前景。随着大数据和深度学习技术的不断发展，基于图像处理的人体步态信息采集与处理技术也会更加成熟和完善，为运动研究、运动健康、运动控制等方面提供更多的数据和方法支持。