一种基于Kinect的自适应连续动作训练方法，用户通过训练系统来练习自身的动作达到标准动作，所述训练系统包括用户骨架数据获取模块、骨架数据采样模块、快速动作比对模块和显示结果与动作回放模块，骨架数据采样模块对用户骨架数据获取模块获取的用户骨架数据进行采样，并将采样数据送至快速动作比对模块进行分析处理，显示结果与动作回放模块用于显示及回放分析处理得到的数据，其中用户骨架数据获取模块采用微软的Kinect体感设备。本发明专利技术方法中，用户本身不需要携带任何传感器或者穿戴有标记传感器的衣物，在不需要教练员的情况下，用户通过该系统可以跟着标准视频动作自主地练习动作，通过系统的不断反馈逐步提高学习的准确度。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】，用户通过训练系统来练习自身的动作达到标准动作，所述训练系统包括用户骨架数据获取模块、骨架数据采样模块、快速动作比对模块和显示结果与动作回放模块，骨架数据采样模块对用户骨架数据获取模块获取的用户骨架数据进行采样，并将采样数据送至快速动作比对模块进行分析处理，显示结果与动作回放模块用于显示及回放分析处理得到的数据，其中用户骨架数据获取模块采用微软的Kinect体感设备。本专利技术方法中，用户本身不需要携带任何传感器或者穿戴有标记传感器的衣物，在不需要教练员的情况下，用户通过该系统可以跟着标准视频动作自主地练习动作，通过系统的不断反馈逐步提高学习的准确度。【专利说明】
本专利技术涉及一种自适应的连续动作的训练方法，特别涉及一种基于体感设备的自适应的连续动作训练方法，属于人机交互领域。
技术介绍
自动训练技术使得用户在不需要教练员的情况下能够较准确地学习动作。一般来说，要实现自动训练需要昂贵的设备的支持，而这会阻碍自动训练系统的普及。2010年6月份，微软正式推出了作为Xbox360的体感周边外设的Kinect，使得人机交互的理念更加彻底的展现出来。通过Kinect，我们能够获得场景内的彩色图，深度图，以及对至多达两位用户的骨架跟踪图的数据。对普通用户而言，Kinect价位合理，这进一步推动了它的普及。人们在日常生活中，经常需要练习一些连续的动作，比如练习太极拳，舞蹈训练，康复动作训练等等。Jacky C.P.Chan等人提出了一套基于动作捕捉技术的舞蹈动作训练系统。该系统使用了专用的光学相机，同时要求练习者穿戴专用的带有标记传感器的衣服。练习者会按着专业的动作表演者的动作来练习，通过比对归一化的关节长度来比较练习者的动作与标准动作，反馈时通过将明显不同的部位用显眼的颜色标识来提醒练习者。
技术实现思路
本专利技术要解决的问题是:现有技术中，再进行动作练习时通常需要专业的设备，不适于普及应用。本专利技术的技术方案为:，用户通过训练系统来练习自身的动作达到标准动作，所述训练系统包括基于体感外设的用户骨架数据获取模块、骨架数据采样模块、快速动作比对模块和显示结果与动作回放模块，骨架数据采样模块对用户骨架数据获取模块获取的用户骨架数据进行采样，并将采样数据送至快速动作比对模块进行分析处理，显示结果与动作回放模块用于显示及回放分析处理得到的数据，其中基于体感外设的用户骨架数据获取模块采用微软的Kinect体感设备，所述快速动作比对模块的分析处理步骤为:步骤一、维护练习者的用户ID:Kinect体感设备对识别到的每个人体骨架分配一个固定ID，快速动作比对模块只对动作练习者的用户ID的骨架进行比对，排除临时走入Kinect体感设备视野的旁人的干扰；步骤二、计算练习者的具有一个自由度的关节的张开角度与标准动作对应关节张开角度之间的角度差，所述具有一个自由度的关节包括左手肘、右手肘、左膝和右膝；步骤三、计算练习者的具有三个自由度的关节的旋转角度与标准动作对应关节旋转角度之间的角度差，所述具有三个自由度的关节包括左肩、右肩、左臀和右臀；步骤四、计算练习者脊柱关节夹角与标准动作脊柱关节夹角的角度差，所述脊柱关节夹角为两肩关节形成的向量与两臀关节形成的向量的夹角，将当前动作练习者脊柱关节夹角与标准动作的夹角相减得两者的角度差；步骤五、计算当前得分和到目前为止的总得分:对每个动作设定一个固定的总分，为步骤二、三、四的各个角度差计算一个部分得分；通过对不同的部分得分设置权重值，计算得到动作的相似度得分S，练习者通过相似度得分S判断自身动作的准确性，来实现自适应的连续动作训练，动作的相似度得分S是通过计算步骤二、三、四各部分得分的带权均值来得到的，计算公式如下:【权利要求】1.，其特征是用户通过训练系统来练习自身的动作达到标准动作，所述训练系统包括基于体感外设的用户骨架数据获取模块、骨架数据采样模块、快速动作比对模块和显示结果与动作回放模块，骨架数据采样模块对用户骨架数据获取模块获取的用户骨架数据进行采样，并将采样数据送至快速动作比对模块进行分析处理，显示结果与动作回放模块用于显示及回放分析处理得到的数据，其中基于体感外设的用户骨架数据获取模块采用微软的Kinect体感设备， 所述快速动作比对模块的分析处理步骤为: 步骤一、维护练习者的用户ID =Kinect体感设备对识别到的每个人体骨架分配一个固定ID，快速动作比对模块只对动作练习者的用户ID的骨架进行比对，排除临时走入Kinect体感设备视野的旁人的干扰； 步骤二、计算练习者的具有一个自由度的关节的张开角度与标准动作对应关节张开角度之间的角度差，所述具有一个自由度的关节包括左手肘、右手肘、左膝和右膝； 步骤三、计算练习者的具有三个自由度的关节的旋转角度与标准动作对应关节旋转角度之间的角度差，所述具有三个自由度的关节包括左肩、右肩、左臀和右臀； 步骤四、计算练习者脊柱关节夹角与标准动作脊柱关节夹角的角度差，所述脊柱关节夹角为两肩关节形成的向量与两臀关节形成的向量的夹角，将当前动作练习者脊柱关节夹角与标准动作的夹角相减得两者的角度差； 步骤五、计算当前得分和到目前为止的总得分:对每个动作设定一个固定的总分，为步骤二、三、四的各个角度差计算一个部分得分；通过对不同的部分得分设置权重值，计算得到动作的相似度得分S，练习者通过相似度得分S判断自身动作的准确性，来实现自适应的连续动作训练，动 作的相似度得分S是通过计算步骤二、三、四各部分得分的带权均值来得到的，计算公式如下: 2.根据权利要求1所述的，其特征是步骤二中关节的张开角度的计算为: 左手肘:从Kinect体感设备获取左手腕、左手肘、左肩的三维空间坐标，分别设为L、M、N，左手肘关节张开的角度计算公式如下: 3.根据权利要求1所述的，其特征是步骤三中关节的旋转角度的计算为: 左肩:从Kinect体感设备获取左手肘、左肩、右肩的三维空间坐标，分别设为P、Q、R，则左肩关节的旋转角度的计算步骤如下: 1)计算练习者动作中两肩关节相对于标准动作中两肩关节的旋转角度，即计算练习者动作两肩关节构成的空间向量与标准动作两肩关节构成的空间向量之间的夹角Θ ； 2)构造旋转矩阵，练习者动作和标准动作计算方式一样: 2.D 将 4.根据权利要求1所述的，其特征是所述骨架数据采样模块对从Kinect体感设备获取的用户骨架数据按照该数据获取的时间戳进行均匀采样。5.根据权利要求1所述的，其特征是所述显示结果与动作回放模块的显示包括:对当前动作相似度得分和到目前为止的总得分在屏幕上实时显示； 对具有三个自由度的关节，显示练习者动作的关节与标准关节的旋转轴，并用箭头显示旋转的方向，以便用户直观地改进动作； 对具有一个自由度和三个自由度的关节分别设置一个阈值，若练习者动作与标准动作该关节的角度差超过其阈值，则用颜色标识出该关节以提醒练习者注意； 当练习者选择暂停时，将标准动作定格叠加显示在暂停时的动作上，练习者据此调整自己的动作，直至达到标准动作； 在练习者练习动作的时候，将Kinect体感设备拍摄的彩色图，获得的练习者所有关节的三维坐标数据，以及每次的得分保存起来，当练习者选择回放时，按照时间序列将这些本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于Kinect的自适应连续动作训练方法，其特征是用户通过训练系统来练习自身的动作达到标准动作，所述训练系统包括基于体感外设的用户骨架数据获取模块、骨架数据采样模块、快速动作比对模块和显示结果与动作回放模块，骨架数据采样模块对用户骨架数据获取模块获取的用户骨架数据进行采样，并将采样数据送至快速动作比对模块进行分析处理，显示结果与动作回放模块用于显示及回放分析处理得到的数据，其中基于体感外设的用户骨架数据获取模块采用微软的Kinect体感设备，所述快速动作比对模块的分析处理步骤为：步骤一、维护练习者的用户ID：Kinect体感设备对识别到的每个人体骨架分配一个固定ID，快速动作比对模块只对动作练习者的用户ID的骨架进行比对，排除临时走入Kinect体感设备视野的旁人的干扰；步骤二、计算练习者的具有一个自由度的关节的张开角度与标准动作对应关节张开角度之间的角度差，所述具有一个自由度的关节包括左手肘、右手肘、左膝和右膝；步骤三、计算练习者的具有三个自由度的关节的旋转角度与标准动作对应关节旋转角度之间的角度差，所述具有三个自由度的关节包括左肩、右肩、左臀和右臀；步骤四、计算练习者脊柱关节夹角与标准动作脊柱关节夹角的角度差，所述脊柱关节夹角为两肩关节形成的向量与两臀关节形成的向量的夹角，将当前动作练习者脊柱关节夹角与标准动作的夹角相减得两者的角度差；步骤五、计算当前得分和到目前为止的总得分：对每个动作设定一个固定的总分，为步骤二、三、四的各个角度差计算一个部分得分；通过对不同的部分得分设置权重值，计算得到动作的相似度得分S，练习者通过相似度得分S判断自身动作的准确性，来实现自适应的连续动作训练，动作的相似度得分S是通过计算步骤二、三、四各部分得分的带权均值来得到的，计算公式如下：S=Σi=14αiJ1i+Σj=14βjJ3j+γJspine其中，α和J1分别表示步骤二中角度差的权重和得分，i表示不同关节的编号，β和J3分别表示步骤三中角度差的权重和得分，j表示不同关节的编号，γ和Jspine分别表示步骤四的脊柱关节夹角的角度差的权重和得分。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：武港山，胡晓祥，金宇，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：
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