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研究生:蔡典宏
研究生(外文):CAI, DIAN-HONG
論文名稱:一個動作描述語言的剖析器
論文名稱(外文):A Parser for a Motion Description Language
指導教授:蔡奇偉
指導教授(外文):TSAY, CHEY-WOEI
口試委員:徐力行陳弘明
口試委員(外文):HSU, LIH-HSINGCHEN, HUNG-MING
口試日期:2017-06-15
學位類別:碩士
校院名稱:靜宜大學
系所名稱:資訊工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:27
中文關鍵詞:動作Kinect辨識剖析器
外文關鍵詞:MotionKinectRecognitionParser
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本研究使用XML語法定義一個骨架動作描述語言(Motion Description Language,MDL)。我們製作了一個剖析器(parser)來處理MDL與分析 Kinect 的骨架資訊,以辨認出使用者動作。本研究把一個基本動作 (action) 視為開始姿勢、中繼變化、與結束姿勢三個部分的組合。複雜的動作可以用這些基本動作加以組合或串連。本研究成功地藉由此剖析器精確地辦識許多動作。
This thesis defines a motion description language (MDL) according to the XML syntax. The language is used to describe human skeleton movement from Kinect sensor. We have created a parser to handle the skeletal information of MDL and analyze Kinect data to identify the user's actions. We view an action as a 3-step composition: a starting pose, an ongoing movement, and an ending pose. Complex actions can be composed of actions in sequence or in parallel. This research succeeded in identifying many actions by the parser.
摘要 i
ABSTRACT ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 v
表目錄 vi
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 程式架構 2
第二章 相關研究 3
2.1 KinectV1和KinectV2的差異性 3
2.2 結構光、雙目立體視覺以及ToF技術 5
2.3 可延伸標記式語言 6
第三章 研究內容與方法 7
3.1動作描述語言 7
3.1.1座標轉換與身材正規化 9
3.1.2單一動作 9
3.1.3複合動作 10
3.2 MDL文件 10
3.3記錄模式 11
3.4辨識模式 13
第四章 研究結果與說明 16
第五章 結論與未來展望 20
參考文獻 21
附錄一 – 單一動作描述檔 22
附錄二 – 複合動作描述檔 25

中文部分:
蔡奇偉,翁添雄,陳暐韜,林秉睿, 一個針對微軟Kinect 的動作辨識系統, ITIA 2014
蔡奇偉,翁添雄,林秉睿,陳暐韜, 一套運用Kinect 的旗語辨識系統, 第九屆智慧生活科技研討會論文集 ILT 2014
有色眼镜,猴子也能看懂的ToF技術,2016年4月, http://chuansong.me/n/1596388852830
人工智能機器人聯盟,詳解黑科技「結構光」,2016年2月, https://kknews.cc/zh-tw/tech/r94oq34.html
MSDN, https://msdn.microsoft.com/zh-tw
凌雲光子技術集團, http://www.lustervision.com/
雙目立體視覺原理, http://dpinglee.lofter.com/post/3ee2ab_833b593
維基百科XML, https://zh.wikipedia.org/wiki/XML

英文部分:
Daniel Weinland, Remi Ronfard, Edmond Boyer. A survey of vision-based methods for action representation,segmentation and recognition, Computer Vision and Image Un-derstanding 115 pp. 224–241, 2011
Jamie Shotton, et al. Real-Time Human Pose Recognition in Parts from Single Depth Imag-es, CACM., Volume 56 Issue 1, pp 116–124, 2013
Xiaodong Yang , YingLi Tian. Effective 3D Action Recognition Using EigenJoints, Journal of Visual Communication and Image Repre-sentation Volume 25, Issue 1, pp. 2–11, 2014.
N. Iwane. Arm movement recognition for flag signaling with Kinect sensor. IEEE Interna-tional Conference on Virtual Environments Human-Computer Interfaces and Measure-ment Systems. pp.86–90, 2012.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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