基于Kinect的人偶机器人行为识别系统的开发开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着科技的飞速发展，人机交互技术正逐渐改变着人们的生活方式。

其中，基于视觉的行为识别技术作为人机交互的重要组成部分，近年来备受关注。

通过赋予机器人“看”的能力，使其能够理解和识别人的行为，进而做出相应的反应，对于推动人机交互技术的发展具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着传感器技术、人工智能和机器人技术的迅速发展，基于视觉的行为识别技术取得了显著进展，并在人机交互、安防监控、医疗健康等领域得到了广泛应用。

人体行为识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题主要研究内容包括以下几个方面：1.基于kinect的人体行为数据采集:利用kinect传感器获取人体深度图像和骨骼信息，建立人体行为数据库，并对数据进行预处理，为后续的行为识别做好准备。

2.人体行为特征提取与识别:研究基于深度学习的人体行为识别算法，从kinect获取的深度图像和骨骼信息中提取有效的特征，并构建深度神经网络模型对人体行为进行分类识别。

4. 研究的方法与步骤

本课题的研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法。

首先，进行系统的需求分析，明确系统的功能需求和性能指标。

然后，进行系统的设计，包括硬件系统设计和软件系统设计。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：1.基于kinect和深度学习的人体行为识别:将kinect传感器获取的深度图像和骨骼信息作为输入，利用深度学习算法构建人体行为识别模型，以提高识别精度和鲁棒性。

2.人偶机器人行为模仿:将识别到的人体行为转换为人偶机器人的控制指令，实现人偶机器人对人体行为的实时模仿，增强人机交互的趣味性和娱乐性。

3.软硬件系统集成:将kinect传感器、人偶机器人、计算机视觉算法和控制算法进行集成，构建一个完整的基于kinect的人偶机器人行为识别系统。

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,张玉华,刘冬,等.基于kinect的人体动作识别综述[j].计算机应用研究,2015,32(09):2561-2566,2573.

[2] 周明,金文伟.基于kinect骨骼信息的人体行为识别[j].计算机工程与设计,2016,37(09):2430-2434,2452.

[3] 赵立,郭艳军,彭宇.基于kinect的人体动作识别方法综述[j].计算机科学,2016,43(s1):13-18,30.