可变形人体运动分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

人体运动分析作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，在人机交互、虚拟现实、运动分析、医疗康复等领域有着广泛的应用。

传统的人体运动分析方法通常将人体视为刚性结构，难以准确地描述人体运动过程中的复杂形变。

然而，人体是一个复杂的生物力学系统，其运动伴随着肌肉的收缩、皮肤的拉伸等非刚性形变，这些形变信息对于准确理解和分析人体运动至关重要。

2. 本选题国内外研究状况综述

可变形人体运动分析作为一个新兴的研究领域，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列重要进展。

1. 国内研究现状

国内学者在可变形人体运动分析领域开展了大量研究工作，并在人体运动捕捉、姿态估计、形变建模等方面取得了一定成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容是探讨可变形人体运动分析的关键技术，并探索其在实际应用中的潜力。

1. 主要内容

1.可变形人体运动捕捉技术:研究如何利用视觉传感器、惯性传感器等设备获取人体运动过程中的形变信息，并对不同传感器的优缺点、适用场景等进行分析比较。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究、算法设计、实验验证和应用探索相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献研究:深入调研可变形人体运动分析领域的国内外研究现状，了解相关理论基础、关键技术和最新进展，为本研究提供理论指导和技术参考。

2.算法设计:针对可变形人体运动分析的关键问题，设计相应的算法和模型。

例如，研究基于深度学习的人体运动捕捉算法，探索基于统计模型或物理模型的人体运动形变建模方法，以及基于形变信息的人体运动分析算法等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.探索基于深度学习的可变形人体运动捕捉新方法:将深度学习技术应用于可变形人体运动捕捉，探索如何利用深度神经网络提取人体运动的时空特征，并构建高效、准确的运动捕捉模型。

2.构建基于多源信息融合的人体运动形变模型:融合视觉信息、惯性信息等多源信息，构建能够更全面、更准确地描述人体运动过程中复杂形变的数学模型，提高模型的精度和鲁棒性。

3.研究基于形变信息的人体运动分析新方法:探索如何利用人体运动的形变信息进行运动识别、姿态估计、运动预测等分析任务，并开发相应的算法和模型，为人体运动分析提供新的思路和方法。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘伟, 王涌天. 人体运动捕捉技术综述[j]. 自动化学报, 2017, 43(12): 2041-2060.

2. 张亚萍, 郑文明, 彭群生. 三维人体运动捕捉技术综述[j]. 软件学报, 2018, 29(1): 32-54.

3. 陈俊, 郑文明, 彭群生. 基于单目视觉的三维人体运动捕捉技术综述[j]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2016, 28(6): 867-881.