【摘 要】
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针对传统基于视觉的人机交互易受复杂环境影响导致识别率不高等问题，提出了一种基于深度图像和骨骼图像融合的人体姿态识别算法.首先获取骨骼信息，对人体骨骼建模及关节坐标点追踪，采用阈值法对肢体距离和夹角特征进行提取，将人体关节点通过坐标映射至深度图像，提高了关节点定位精度.遵循计算机视觉原理获取深度信息，对人体姿态图像进行采集、形态学处理、特征提取等操作，结合人体姿态动态函数方程，可以正确识别唤醒、举手
【基金项目】
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商丘工学院一般研究项目“基于Kinect人体姿态识别的护理机器人控制研究”,编号：2022KYXM22；
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针对传统基于视觉的人机交互易受复杂环境影响导致识别率不高等问题，提出了一种基于深度图像和骨骼图像融合的人体姿态识别算法.首先获取骨骼信息，对人体骨骼建模及关节坐标点追踪，采用阈值法对肢体距离和夹角特征进行提取，将人体关节点通过坐标映射至深度图像，提高了关节点定位精度.遵循计算机视觉原理获取深度信息，对人体姿态图像进行采集、形态学处理、特征提取等操作，结合人体姿态动态函数方程，可以正确识别唤醒、举手、旋转、娱乐等常用姿势.采用微软C++MFC搭建开发环境，将获取的关节点进行连接.实验结果表明，在不同光照强度下，基于Kinect的人体姿态识别率均达到95%以上，与传统人体姿态识别方法相比，具有更强的鲁棒性，符合人机交互在各领域的应用需求.
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