【摘 要】
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为提高人体运动跟踪系统的性能,将多源传感器数据进行融合。文章针对惯性传感器和Kinect体感传感器,给出了基于可信度、人体骨骼模型生理约束、运动约束和滤波误差的质量评价
【基金项目】
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十三五预研资助项目(315050502;41401010203);2017年江苏省重点研发计划资助项目(BE2017031)
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为提高人体运动跟踪系统的性能,将多源传感器数据进行融合。文章针对惯性传感器和Kinect体感传感器,给出了基于可信度、人体骨骼模型生理约束、运动约束和滤波误差的质量评价方法,设计了多传感器融合情况下的质量评价函数,提出了一种基于质量评价函数的运动跟踪数据融合算法。在滑动窗口内基于各传感器连续可信帧进行度量,作为数据融合时的质量因子。实验表明当Kinect或惯性传感器的数据出现较大误差时,通过融合算法提高了系统鲁棒性。
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