基于微软Kinect体感游戏控制器的人体姿态识别方法研究(3)
人体三文运动分析在竞技体育科学训练（尤其是技巧性体育项目）中有着重要的作用。这里需要解决的两类关键问题是：人体三文运动信息的获取和人体运动的分析。人体姿态识别在视频序列中跟踪分析感兴趣的人体关节运动或若干人体的运动轨迹，获取人体的运动模型、解释人体的运动行为机制或群体的配合，这可以应用于体育运动视频分析、辅助运动员的训练、提高比赛成绩等。精确的人体运动跟踪和获取对于舞蹈教学和训练以及高尔夫、网球等竞技项目的个性化训练也有着巨大的应用前景。
在商业应用方面，人体姿态识别研究可以为体育比赛的转播提供更丰富的实时信息，如加入比赛评注、客观评价比赛、重建比赛的重要片断等，从而增强体育比赛转播的效果，使观众在观看电视转播的过程中获取更多有价值的信息。
（6）动画和游戏
目前计算机动画和游戏中人物角色的形体、运动和行为交互的设计逼真性归功于运动捕捉设备的使用，而人体运动获取，包括人体模型和关节运动数据的获取及三文重建等，将给人体动画和游戏等提供更加丰富且真实的运动数据。特别是从单目视频中获取人体运动的成功解决，将使从体育运动、经典影视、历史记录资料等视频源中获取丰富的人体运动数据成为可能，从而为计算机动画和游戏应用开启一个大型的人体运动数据的宝库。
（7）辅助临床诊断
目前的医学步态分析通过获取患者的行走等动作的视频，利用计算机来分析其运动数据，与正常步态进行一系列的比较。步态分析研究旨在提供医疗诊断和治疗支持，它可以辅助整形外科病人的临床诊断，有助于判断身体某部分受伤情况或者畸形程度，从而帮助做出积极的整形补偿或提供有效的辅助治疗手段。目前这类运动分析系统大多采用专用的视频设备和计算机设备，价格昂贵、操作复杂，不易更新换代。虽然具有很高的精度，但同时也使操作过程具有很高的专业性和复杂性，因此不适合大范围的推广，特别是难以在普通医院和康复中心使用。比较而言，采用普通PC连接摄像机的人体姿态识别系统有着更广阔的应用场合和前景。
（8）身份鉴别
在访问控制场合，可以借助人体姿态识别技术，利用人的姿势、步态等生物特征，来进行人的远距离的身份鉴别。在安全性要求特别严格的场合，往往还需要融合虹膜识别、指纹识别、人脸识别等多种生物特征识别技术来确定目标身份，并判断其是否有进入该安全领域的权利。
（9）基于内容的视频索引和检索
人体姿态识别也可以应用于大量体育运动等视频数据库的基于内容的索引和快速搜索等。虽然计算机硬件一直在飞快发展，但大量视频的存储和处理对现在主流的计算机来说还是一个沉重的负担，尤其是对未经压缩的视频数据。对于很多应用场合，真正感兴趣的可能只是视频中的某些特征，如人体的运动。这时，就可以通过对视频中的人体运动进行分析获取其运动数据，并据此进行索引和编码，达到快速检索的目的。
（10）基于模型的图像编码
在远距离数字图像的传送中，人脸和人体姿势是我们比较关心的，也是出现的比较多的内容。所以，我们可以对入脸和人体进行参数化建模，图像传输时，发送方仅将这些参数进行编码传输，接收方再通过收到的参数恢复出原来的人脸或人体姿势，这样可以达到大大减少传输的数据量的目的。
（11）感知接口
在高级用户接口应用领域中，我们希望未来的机器能像人一样与我们更加容易和便捷地交流，如手势驱动控制、手语翻译等。人与人之间的信息交流主要是依靠语言，并适当结合手势、身体姿势和面部表情等，因此视觉信息可以作为语音和自然语言理解的有效补充来完成更加智能的入机交互。这就要求未来的计算机必须具备感知外部环境的能力，即代替传统的键盘或鼠标输入模式、独立地提取周围环境的重要信息（如检测到人的存在等）；更进一步的能力是进行人的识别和行为理解，结合面部表情、身体姿势和手势等的分析来与人进行相应的交流。对于机场等高噪声的场合，基于视觉的高级用户接口能够提供比语音识别更加准确的信息输入。