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        基于SIFT算法的人體姿態(tài)估計(jì)研究

        2019-08-13 17:08:33李婷婷
        錦繡·上旬刊 2019年4期
        關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        摘 要:本文主要介紹了SIFT算法結(jié)合人體姿態(tài)估計(jì)的應(yīng)用,在人體學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中,系統(tǒng)實(shí)時(shí)捕捉用戶(hù)動(dòng)作,利用火柴人進(jìn)行用戶(hù)動(dòng)作模擬。通過(guò)對(duì)比各個(gè)訓(xùn)練動(dòng)作的特征,對(duì)用戶(hù)的錯(cuò)誤動(dòng)作進(jìn)行提示,并給出合理建議。

        關(guān)鍵詞:SIFT;人體姿態(tài)估計(jì);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        一、簡(jiǎn)介

        近年來(lái)在生活的各個(gè)方面,或多或少都有人工智能的體現(xiàn)。除了生活必要方面,互聯(lián)網(wǎng)軟件的發(fā)展也有助于人們的精神文明建設(shè)和培養(yǎng)。利用軟件對(duì)用戶(hù)運(yùn)動(dòng)的監(jiān)測(cè)也逐漸興起。

        二、研究背景

        在軟件中,針對(duì)用戶(hù)體驗(yàn)角度而言,傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)方式一般是用戶(hù)結(jié)合教學(xué)視頻進(jìn)行學(xué)習(xí)。用戶(hù)打開(kāi)感興趣的模塊,點(diǎn)擊想要學(xué)習(xí)的課程,便可以進(jìn)行學(xué)習(xí)。這種教學(xué)模式一定程度上雖然已經(jīng)較為方便,但其局限性在于用戶(hù)不能看到自己的學(xué)習(xí)情況,動(dòng)作正誤等,對(duì)于其學(xué)習(xí)效果就不能得到保證。

        如果在學(xué)習(xí)過(guò)程中,系統(tǒng)可以捕捉用戶(hù)學(xué)習(xí)視頻,并進(jìn)行分析,進(jìn)而提示用戶(hù)動(dòng)作情況、錯(cuò)誤信息等,便有利于用戶(hù)對(duì)自己的動(dòng)作及時(shí)進(jìn)行矯正。站在用戶(hù)的角度,這種學(xué)習(xí)模式很大程度上滿(mǎn)足了用戶(hù)的需求,學(xué)習(xí)軟件亦可以更加智能,對(duì)用戶(hù)的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出用戶(hù)學(xué)習(xí)特點(diǎn),根據(jù)其個(gè)人情況,提出個(gè)性化建議等。

        三、算法分析與實(shí)現(xiàn)

        對(duì)于捕捉到的用戶(hù)學(xué)習(xí)視頻,應(yīng)剔除背景,想人體模型提取出來(lái),并且尋找出人體各個(gè)關(guān)鍵部位,從而進(jìn)行相對(duì)位置分析。

        (一)視頻預(yù)處理

        對(duì)于攝像頭錄制的視頻,應(yīng)當(dāng)先分割成若干圖片,分割是按照幀進(jìn)行處理。對(duì)于每一張圖片,結(jié)合人體大致形狀,將背景素材剔除。這樣,便于后期對(duì)人體關(guān)鍵點(diǎn)的提取。

        (二)關(guān)鍵點(diǎn)提取

        對(duì)于剔除背景后的圖片,應(yīng)當(dāng)提取人體關(guān)鍵部位。結(jié)合SIFT算法,將每個(gè)點(diǎn)表示為八維向量,每個(gè)點(diǎn)的八維向量順序不同、模長(zhǎng)不同,便可以作為唯一標(biāo)識(shí)符。八維向量模型如圖1

        (三)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

        對(duì)于所提取的人體部位數(shù)據(jù),可能會(huì)存在較大的誤差。所以將圖片數(shù)據(jù)放入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行迭代訓(xùn)練。在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程中調(diào)用激活函數(shù),增強(qiáng)模型的魯棒性;使得模型不過(guò)分依賴(lài)所給數(shù)據(jù),從而具有更廣泛的應(yīng)用范圍。

        (四)人體動(dòng)作火柴人模擬

        對(duì)于提取出來(lái)的關(guān)鍵點(diǎn),結(jié)合人體關(guān)鍵身體部位,進(jìn)行火柴人模擬。一方面,方便用戶(hù)清晰看到自己動(dòng)作的框架,可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤;另一方面,系統(tǒng)根據(jù)各個(gè)身體部位的位置關(guān)系,找出一系列的典型錯(cuò)誤,經(jīng)過(guò)串行的判斷條件,得出當(dāng)前動(dòng)作的錯(cuò)誤個(gè)數(shù)與種類(lèi),從而對(duì)用戶(hù)動(dòng)作進(jìn)行打分,給出合理的改進(jìn)建議。

        四、結(jié)語(yǔ)

        在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,系統(tǒng)錄制用戶(hù)動(dòng)作進(jìn)行分析,很大程度上方便了用戶(hù)的學(xué)習(xí)過(guò)程。對(duì)于用戶(hù)學(xué)習(xí)動(dòng)作錯(cuò)誤情況提示,不僅可以采用界面文字提示,也可以采用語(yǔ)音提示的方式,讓用戶(hù)感受到“私人教練”的體驗(yàn),達(dá)到邊學(xué)習(xí)邊反饋的功能。

        參考文獻(xiàn)

        [1]張慶輝,萬(wàn)晨霞,秦淑英,卞山峰.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路目標(biāo)檢測(cè)算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2019,40(07):2052-2058.

        [2]張闖,楊咸兆,徐齊全,陳蘇婷.基于SIFT特征的哈希快速檢索與圖像匹配[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2019,42(12):127-131.

        [3]馮健穎.基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體姿態(tài)估計(jì)研究[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué),2018.

        作者簡(jiǎn)介:

        李婷婷(1997~)本科,研究方向?yàn)檐浖こ獭?/p>

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