多模态人体动作表示识别及其正骨康复训练应用综述

作者：邢蒙蒙; 魏国辉; 刘静; 张俊忠; 杨锋; 曹慧^*

来源：生物医学工程学杂志, 2020, 37(01): 174-184.

• 动作捕捉
• 动作特征提取
• 深度学习
• 动作识别
• 正骨康复训练

人体动作识别(HAR)是智慧医疗、体育训练、视频监控等众多领域的技术基础,受到社会各界的广泛关注。本文概述了HAR的研究进展及意义,将其归纳为动作捕捉和基于深度学习的动作分类两个过程。首先,详细介绍了基于视频、基于深度相机以及基于惯性传感器的三种主流动作捕捉方式,列举了常用的动作数据集。其次,从特征自动提取及多模态特征融合两方面来描述基于深度学习的HAR,并介绍了正骨康复训练中如何通过HAR实现监督锻炼和模拟训练。最后,讨论了HAR的精准动作捕捉、多模态特征融合方法,以及在正骨康复训练应用中的重点和难点。本文通过总结以上内容旨在快速地引导研究人员了解HAR的研究现状及其在正骨康复训练中的应用。

• 单位
  山东中医药大学