利用RGB色彩与深度数据进行人体关键点定位

简介：
本研究提出一种结合RGB图像和深度信息的方法，用于提高人体关键点定位精度，为动作识别及虚拟现实等领域提供技术支持。 在人体实时定位的研究领域中，关节点的精确定位是构建准确的人体平面骨架模型以及识别复杂动作的关键问题之一。为此，我们提出了一种结合RGB彩色图像与深度信息的方法来实现对人体关键点的有效定位。 该方法首先利用Kinect传感器获取运动状态下人体的RGB彩色和深度数据，并根据背景环境的不同选择合适的分割技术将目标人物从场景中分离出来。随后，通过平滑处理得到的人体轮廓图以确保后续分析所需的连贯性和清晰度。接着应用细化算法提取出简洁且具备代表性的骨骼结构。 基于上述准备步骤，我们进一步对每个关节点周围区域的像素特征进行细致分析，并结合人体各部分的比例关系来确定16个主要关节的位置信息。最终构建起反映实际姿态的人体平面模型框架。 实验结果显示，相较于现有技术手段，本方法不仅操作简便而且效果显著，在处理各种动态姿势时表现出色。