摘要：人体动作捕捉是指通过技术手段捕捉人体的运动轨迹和姿态信息,广泛应用于娱乐、体育、医疗等领域.然而,现有的动作捕捉技术存在捕捉不准确、计算效率低等问题,影响了其在实时应用场景中的表现.针对这些问题,引入一种骨骼点坐标拟合优化Levenberg-Marquardt算法,并采用粒子群算法对其加以优化.同时采用动态时间规整算法进行人体动作捕捉及评估,以期实现人体动作的实时捕捉.结果显示,该算法对肩部侧平举这一动作的捕捉准确率最高达到了99.23%,明显优于其余对比算法.此外,该算法对深蹲动作的测试时间最短,仅为1.15 s,表明该算法在进行动作捕捉时具有显著的性能优势及很强的实际应用效果,为人体动作捕捉领域提供了新的解决方案.

摘要：Kinect人体动作捕捉系统从字面上就可以看出,它的核心就是Kinect体感摄影机,对人体的动作、人脸表情以及人体动作姿势进行检测捕捉的技术,这项技术不但能使运行效果达到很好,也使开发效率大大提高,与此同时也降低了开发成本,使它们三者之间达到最优平衡。在Kinece核心基础上,另外与3DMAX和开放源代码结合,设计了这款系统,具有硬件简单性、廉价性、高精度性以及实时性等优点,能够应用的领域非常广泛,下面我们就来了解kinect的人体动作捕捉系统。

摘要：提出一种采用人体动作捕捉技术与JACK软件仿真结合的坐姿舒适度评价方法,并利用该方法对坐在座椅前后端的舒适度进行分析与评价。实验选用美国Motion Analysis光学动作捕捉系统,采用EVART软件获取22名受试者分别坐在座椅前后端进行试验动作时各关节的空间点位信,通过MATLAB进行关节角度与关节力矩的计算,结合人机工程理论进行不同坐姿下的舒适度分析;将人体动作实验获取的人体点位信息导入JACK软件,进行实验动作仿真回放,建立人体三维模型求解关节平均强度等相关参数,验证舒适度结果的正确性。通过MATLAB计算与JACK软件运动仿真均得出了坐在座椅后端比坐在座椅前端更满足人体舒适度要求这一结果,研究方法提高了结论的可靠度,为研究坐姿舒适度评价与座椅的优化设计提供了重要参考。