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人体活动识别的毕设题目（人体动作识别研究现状）

发布时间：2023-05-23 05:48:42 稿源：创意岭阅读： 82

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人体活动识别的毕设题目的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

科学小论文能写什么问题？植物类、动物类、人体类。哪种比较好写？可以写什么题目？不要蚂蚁
谁能提供一些计算机智能人体运动识别运动历史图MHI 方面的中文资料
人体运动学题目？

人体活动识别的毕设题目（人体动作识别研究现状）

科学小论文能写什么问题？植物类、动物类、人体类。哪种比较好写？可以写什么题目？不要蚂蚁

植物类，小麦的株高，种子的发芽，稻谷的千粒重都可以。如果想做得好的话，自己设计实验，自己操作，观察记录，结果统计分析，合理运用统计学知识，就可以写出论文了。来自：求助得到的回答

谁能提供一些计算机智能人体运动识别运动历史图MHI 方面的中文资料

计算机视觉又称之为图像理解和图像分析, 是当今世界上最为活跃也是最有争议的学科之一。IEEE 1988 年8 月的会刊组织了计算机视觉专辑, 在其引言中, 定义计算机视觉为用任何办法对2D 数据作出理解。计算机视觉已有40 多年的研究历史，几十年的研究工作虽然出现了为数不少的专用计算机视觉系统，例如游泳运动员训练系统，为探索火星研制的探索漫步机器人，自动空间操作器和战釜式巡航导弹等。在理论研究方面也有了一些范型，积累了一些方法和工具。但计算机视觉同时是一门交叉性很强的学科，不仅涉及计算机、数学、光学、最优控制、神经生理学、神经心理学和临床病理学等自然学科，还涉及哲学、认知心理学以至美学等社会科学，研究工作碰到了相当多的问题，所以目前为止还没有出现完全类似人类视觉的通用方法。然而随着摩尔定律的预测，互联网带宽的提高与计算机处理能力的极大增强，这样原来一些在运算性能有问题的方法在新的环境下可以重新衡量，原来一些处理能力不能达到要求的方法也可以重新评估，这就给计算机视觉带来新的生命力了。
人作为人类社会活动的主题，研究人的行为并且可以解释人的行为是一件很重要的事情，自然可以通过计算机来学习人类本身来观察解释人的行为也是一件令人兴奋的事情，因为它的推动会对社会生产、劳动产生积极的促进作用，其中视频本身由于其包含海量的信息而在多媒体中占有非常重要的地位,而基于视频的人体运动分析正是通过计算机来学习解释人的行为的一个且入点，所以这个课题开始吸引大批的专家学者或是计算机视觉爱好者的注意力，这一个研究领域应用是非常更广泛的，可以用在在智能监控、人体运动分析、高级人机接口技术、虚拟现实技术，基于模型的图像编码技术。所以也有越来越多的科研人员投入其中。
人体运动分析指的是运用某种手段跟踪,捕捉人体的运动，获得人体的运动参数并从运动中重建人体的结构和姿态。其最终目的是达到对人体运动的理解并加以应用。人体运动分析的首要任务和基本问题是获取人体的运动参数，而运动参数的获取有多种方法。如采用专用的机械装置或电子装置等。而本文中所提及的人体运动分析都是指利用视频信息来对人体运动进行获取、处理、分析，在后续章节中所论述的人体运动分析如不加特别指明，都指的是这种方式，而本文主要研究从单目视频中，跟踪人体的运动，提取人体的运动参数，从而进行人体运动分析。就广义而言，人体运动分析的研究对象既可以是以人脸、唇、手势等为代表的较小尺度的局部人体运动;也可以是手臂、腿部或全身等人尺度的全身或肢体运动。前者，例如在人脸识别中，通过对人脸的运动分析，跟踪人脸在空间姿态和位置，可以定位人脸，从而为进一步的人脸识别做基础。而在唇读分析领域上，通过对唇的运动分析，可以对语言进行识别或进行相应的辅助识别动作。在手势识别方面，通过分析手指间的相互空间关系，可以获得丰富的信息，达到理解手势的目的。在对后者全身性的运动分析上，可以跟踪人体的全身或肢体运动，识别人体运动的类别，获取人体运动的参数，并在此基础上理解人的人体运动及相关行为方式。本文的主要研究对象是包括四肢运动在内的人的全身和肢体运动。
从应用领域的分类来讲，可以将人体运动分析的应用分成如下几个领域：
①智能监控
这里所指的“智能”包含两个方面的含义。一种“智能”是指系统能够在一定的场景中检测是否有人的出现(如通过检测人脸的方法)防止只是简单的通过运动目标检测所造成的错误报警(例如因为动物活动或者刮风摇动树枝等等而造成误报)。另外一种“智能”是指系统能够监视一定场所中人的活动，并对其行为进行分析和识别，跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地，以实现对这些场所的智能监控。
②虚拟现实
跟踪现实世界人的姿态，从而创建一个虚拟的仿真场景，实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。
③高级用户接口
指可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入，从而实现人与计算机之间的智能交互。此外，通过对手势语言的理解，还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。
④运动分析
人体运动分析可以运用于基于内容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的时间和精力。另外一种应用是用于各种体育项目中，提取运动员的各项技术参数(如关节位置、角度和角速度，等等)，通过分析这些信息，可以为运动员的训练提供指导和建议，有助于提高运动员的训练水平。此外，还可以用于体育舞蹈动作的分析，以及临床矫形术的研究等领域。
⑤基于模型的视频编码
通过提取一定的静态场景中人物的形态特征参数和3D姿态参数，以较低的数据量对视频数据流加以描述，实现视频数据的压缩和低比特率传送。可以用于在因特网上展开远程视频会议以及VOD（Video-On-Demand）视频点播。
总之，人体运动跟踪的研究已涉及到计算机视觉、模式识别、视频图像处理等方面的理论问题和实际应用问题，对人体这一带有关节旋转运动的非刚体目标的跟踪与分析将会促进这些领域在理论上产生新的处理方法，并将对诸多应用领域产生潜在的影响。

人体活动识别的毕设题目（人体动作识别研究现状）

人体运动学题目？

腰椎向前弯曲的力矩可以通过以下公式计算：
力矩 = 力的大小 × 力臂长度
其中，力臂长度是指力的作用点到旋转轴的距离。
对于本题中的情况，两个重物的重量均为20千克，即力的大小相同。但由于两个重物的宽度不同，它们的力臂长度也不同。
对于宽度为20厘米的重物，其力臂长度为20厘米，即：
力臂长度1 = 20厘米 = 0.2米
对于宽度为40厘米的重物，其力臂长度为40厘米，即：
力臂长度2 = 40厘米 = 0.4米
因此，分别手持这两个重物时，腰椎向前弯曲的力矩分别为：
力矩1 = 20千克 × 0.2米 = 4牛·米
力矩2 = 20千克 × 0.4米 = 8牛·米
其中，力矩2比力矩1大，说明手持宽度较大的重物时，对腰椎的负荷更大。

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