義烏動漫設(shè)計公司教你捕捉人體姿勢數(shù)據(jù)
3)身體姿勢識別
大多數(shù)姿勢識別系統(tǒng)將工作區(qū)域限定于特定的身體部位，例如手、胳臂或是臉部表情—然而將參 與者映射到虛擬世界中去并與虛擬人物互動時。最方便也最直觀的是使用面向身體的行為識別。
目前有兩種已知的實時捕捉人體姿勢數(shù)據(jù)的技術(shù)。
一種是使用攝像設(shè)備。錄制常規(guī)或紅外圖像。 在ALIVE系統(tǒng)中就是使用這種技術(shù)捕捉用戶圖像的，捕捉到的罔像可以將參與者映射到虛擬環(huán)境中去或 是抽取參與者身體部位的笛卡兒信息。如果系統(tǒng)支持無線，還必須克服攝像機的視角限制約束，其性 能表現(xiàn)就完全依賴于視覺信息提取模塊。
第二種技術(shù)則依賴附著于用戶身上的磁感應器。系統(tǒng)利用傳感器測定在某一參考點的磁場強度， 跟蹤身體各部位的運動。在單一框架系統(tǒng)中，這些傳感器只產(chǎn)生原始數(shù)據(jù)（位置和朝向）等。為了和 虛擬人物的軀干關(guān)節(jié)匹配，必須計算出人體軀干的全局位置和關(guān)節(jié)處的彎曲角度。結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換器能夠從 傳感器數(shù)據(jù)中得到彎曲角度，并推斷出連接點的拓撲結(jié)構(gòu)（虛擬人體骨架）。
轉(zhuǎn)換器的計算過程分為 三階段：骨架校準、傳感器校準和實時轉(zhuǎn)換。
利用磁感應器追蹤人體運動
Emering等提出了一種基于細粒度原型的人體運動分層模型。這種關(guān)聯(lián)識別算法能夠同時識別并發(fā) 性行為。通過分析人體運動，它能檢測出：：種用于粒度規(guī)格運動模型分析的最要特征。
首先，一種 運動不總是引發(fā)全身活動，有時只是身體的某些部位在活動。
其次，只要運動的身體部位沒有重復， 兩種不同的運動可能同時發(fā)生。
最后，通過觀察身體部位的方位而不是關(guān)節(jié)點的運動就能識別人體運 動。在頂層，模型的粒度較粗，而在底 層，模型的粒度較精致。
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