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Human body motion parameters capturing using kinect

机译：使用kinect捕获人体运动参数

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This paper introduces a new real-time human motion parameters capturing method using Kinect. It consists of five modules. First, the hybrid action type classifier categories human body motion into four different action types. Second, for each action type, there is a body part (BP) classifier which segments the human silhouette into 16 BP regions of which the centroids become the BP joints. These BP joints are linked to represent the human body skeleton. Third, an action type validation process verifies the identified action type. Fourth, the partial occlusion recovery method relocates the occluded BP joints. Fifth, the offset compensation process fine tunes the positions of BP joints and then validates the compensation results. The major contributions of this paper are hybrid action type classification and correction, offset compensation, and partial occlusion recovery. The experimental results show that this method can estimate human upper limb motion parameters in real time accurately and effectively.
机译：本文介绍了一种使用Kinect的新型实时人体运动参数捕获方法。它由五个模块组成。首先，混合动作类型分类器将人体运动分为四种不同的动作类型。其次，对于每种动作类型，都有一个身体部位（BP）分类器，该分类器将人体轮廓分为16个BP区域，其质心成为BP关节。这些BP关节链接在一起以代表人体骨骼。第三，动作类型验证过程验证所标识的动作类型。第四，部分闭塞恢复方法将闭塞的BP关节重新定位。第五，偏移补偿过程会微调BP关节的位置，然后验证补偿结果。本文的主要贡献是混合动作类型分类和校正，偏移补偿和部分遮挡恢复。实验结果表明，该方法可以实时，准确地估计人体上肢运动参数。

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