基于安卓系统的人体姿态识别方法研究开题报告

1. 研究目的与意义

伴随着科学与技术的不断发展，许多的人工智能技术和新兴科技出现在人们的日常生活中，在人工智能领域，人体姿态识别技术在人机交互领域具有重要作用，人们在社交工作中常常出现需要描述人体姿态的情况，人工智能人体姿态识别能帮助我们克服困难，为生活提供便利。它广泛应用于监控，人体姿态描述，人体姿态矫正和人物识别等方面。相关研究报告表明，数字健身市场的规模预计将在2022年将达到200多亿美元。根据有关研究报告，到2022年，数字健身市场的规模预计将达到274亿美元。

本课题拟完成基于安卓系统的人体姿态识别方法研究，以解决人体姿态识别困难的问题， 人体姿态识别技术首先检测到图像中的人，然后对每个人完成姿态估计，利用提取到的人体动作特征，进而判决出人体的行为动作。

2. 课题关键问题和重难点

关键问题：

1、人的检测算法

2、人体姿态估计算法

3. 国内外研究现状（文献综述）

随着科学技术的不断发展，人工智能崛起，这也促进了围绕这人工智能开发的人体姿态识别技术^[1]其中一种就是人体姿态识别技术，它涉及的领域非常广，包括监控，人物识别，人体医疗健康管理，人体结构识别等方面^[2]。

人体姿态识别方法主要通过几个步骤进行的，它们分别是人物扫描，特征检测，人体姿态识别，在这个过程中，对所识别的图像或视频进行逐步地处理，提取出具有显著特征的人体部分，降低这个过程中算法的复杂是个巨大的问题^[3]。在进行人物扫描时，如何把握识别到的是个人，这需要对目标进行关键点的识别，同时人体往往在不同时间是不同姿势，让人体姿态识别增加了一定的困难。姿态识别主要是依靠模糊识别领域的知识，这需要后台建立信息源或者引用数据集来提高识别的准确度^[4]。

现在国外的人体姿态识别的发展很快，openpose人体姿态识别项目是美国卡耐梅隆大学基于卷积神经网络和监督学医的开源库。它可以进行多种的姿态识别，这个项目的出现，使得世界上出现了更多的人体姿态识别应用。目前人体结构识别医疗应用的前景很广阔，这一技术的运用，若姿态识别的准确率很高，医生可以对康复中的人进行有效医疗，并且医生可以开发针对性的的活动使患者更快地康复，最后一点，就是能够节省大量医用资源，减少可能对患者造成的二次伤害的可能性，有利于医疗科技的发展，具有推广价值。

4. 研究方案

1、系统总体功能结构图

图1人体姿态识别系统系统功能结构图

5. 工作计划

2022-2022-1学期：

第15-16周：完成选题，查阅相关中英文资料。

第17周：与导师沟通进行课题总体规划。