【摘 要】
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针对如何高效、准确地从视频图像中提取相关特征向量,完成基于视频的人体运动分析,构建了基于视频信息的人体下肢运动系统。系统包括人体运动轮廓的提取、噪声处理和人体下肢
【基金项目】
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山西农业大学科技创新基金（20142-17）
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针对如何高效、准确地从视频图像中提取相关特征向量,完成基于视频的人体运动分析,构建了基于视频信息的人体下肢运动系统。系统包括人体运动轮廓的提取、噪声处理和人体下肢建模及分析3个模块。人体运动轮廓提取中采用改进的光流算法,通过阈值设置改善了轮廓提取的清晰度和完整性。噪声处理模块运用单个中值滤波器与人体四周去噪算法,不仅有效解决了多中值滤波引起的人体轮廓模糊问题,同时使人体活动区域外的噪声去除率达到100%。通过系统分析,视频中人体行走的速度为0.687 m/s,髋关节垂直方向上下起伏幅度为4.71 cm,行
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