基于相似度函数的上肢关节点改进阈值滤波方法及其应用

摘要：

针对视觉传感器受自身硬件条件及环境扰动的影响,采集到的关节点运动数据往往存在异常值的问题,为了提高Kinect获取的上肢关节点运动数据的准确性,提出了一种基于相似度函数的上肢关节点改进阈值滤波方法,来减小异常值对运动追踪的影响.基于前景轮廓相似度、肢体比例相似度和分布相似度构建了关节点相似度函数,将其用于评估截取的每帧关节点数据的可信度;分析了函数中各项参数对整体相似度的影响,基于相似度函数改进了阈值筛选法,并将其用于评估后的关节点数据的滤波;基于滤波后的上肢关节点运动数据完成了人机交互实验,提高了机械臂模仿人臂抓取的成功率.在跟踪人体上肢关节点运动时,与传统滤波方法相比,所提方法对关节点滤波的误差率更低,且具有较好的滤波稳定性和滤波速度.

关键词：Kinect、关节点滤波、相似度函数、阈值筛选法、运动追踪

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：华中科技大学学术前沿青年团队项目;华中科技大学自主创新基金创新交叉重点团队仿人机器人项目

在线出版日期：2022-05-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：356-364