２０２３年３月第３３卷第１期河北水利电力学院学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｅｂｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＭａｒ．２０２３Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．１文章编号：２０９６－５６８０（２０２３）０１－００１２－０７基于ＫｉｎｅｃｔＶ２的肢体动作识别方法设计与实现王政博１，２，唐勇１，２，刘辰淼１，孙东来１，２（１．河北水利电力学院电气自动化系，河北省沧州市黄河西路４９号０６１００１；２．河北省高校水利自动化与信息化应用技术研发中心，河北省沧州市黄河西路４９号０６１００１）摘要：在计算机视觉、模式识别等领域，肢体动作识别一直是一个热门课题。肢体动作识别技术已被广泛地应用于各个行业。本文采用Ｋｉｎｅｃｔ设备，采集人体２０个关键部位的三维坐标，并将其应用于肢体动作的分析和辨识；在此基础上，分析了基于人体骨骼的三维深度信息，并进一步深入地分析了人体运动特征的辨识与表达。通过系统仿真，分析识别结果，得到识别准确率均在９２％以上，同时对不同形态的人物进行了识别分析，均可正常识别，验证了系统的可行性。关键词：Ｋｉｎｅｃｔ；肢体识别；数据采集；骨骼点中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．１６０４６／ｊ．ｃｎｋｉ．ｉｓｓｎ２０９６－５６８０．２０２３．０１．００３肢体动作识别［１，２］指的是计算机等设备可以自动识别、获取、分析人体的肢体动作，并且能够做出相应反馈的过程。目前与肢体识别有关的学科有很多，例如：计算机视觉［３］、深度学习［４］、模式识别以及机器人［５，６］等。随着肢体识别的应用领域越来越广泛，越来越多的国家将肢体识别列为科学技术研究的重点项目。人体运动的标识是动作识别［７］的关键。除了在不同类别之间具有足够的区分之外，还需要可靠的运动特征来处理旋转、缩放变换、相机移动、复杂背景、阴影等。目前，动作识别中最常用的方法是基于运动，如光流、运动轨迹，或基于外观形状，如轮廓特征。微软公司开发的Ｋｉｎｅｃｔ［８］的新功能，除了可以从画面中直接识别人体骨骼点外，还具备了更高分辨率的摄像头，同时还兼顾获取声音信息的功能，再一次将计算机的视觉和图像处理的应用推向了新的高潮，让更多人开始感叹科技的进步。Ｋｉｎｅｃｔ使人机交互系统从二维空间扩展到了三维空间，传统摄像机获取的二维图像在单个人物自身肢体动作有前后交叠时，...
