1. 研究目的与意义（文献综述）

本设计的目的是实现人体的运动姿态识别，并且提取一时段内人体运动姿态的数据，以提取出的数据表示人体以及肢体各部分的运动轨迹。从而可以通过对不同的运动个体的运动轨迹的提取，对比出二者的一致性。通过姿态识别以及姿态对比，可以对运动动作的规范性做出判断，从而能对运动规范起到一定的指导作用。

人体运动的姿态识别是属于人体的运动识别领域。人体的运动姿态识别是指运用某种手段检测、跟踪人体的运动，从而构建出人体结构，反映出人体的姿态。目前，在世界范围内已经展开了大量的关于人体运动视觉的研究，比如：

1）cmu的vsam项目

2. 研究的基本内容与方案

本设计的主要内容是实现基于openpose的人体估计算法的室内运动动作规范性检测。利用人体估算算法，我们可以提取出人体各肢体部位的关键点，通过对视频图像内人的关键点的提取与储存，可以反映出视频中人体（及其肢体各部分）的运动轨迹。在对运动规范性的检测过程中，首先需要采集并储存规范运动的运动轨迹作为模板。在此基础上，将待检测的运动的轨迹与模板进行对比，通过对比其轨迹中各个关键点的位置及运动方向，就可以对运动的规范性做出判决。

本设计的基本目标是能实现对室内运动的动作的规范性的检测，从而能使一个模板长期的为多个用户提供运动指导。

本设计的人体估计算法采用cmu的openpose项目中的算法，该项目能实现图像中的多人实时肢体、手以及面部检测，并且，该算法是一个由下至上的人体姿态估计算法，其算法中提取关键点的技术对运动轨迹的记录与比较有着关键性的作用。

3. 研究计划与安排

1-3周：研读任务书，广泛查阅相关文献，确定技术方案，完成开题报告与文献翻译

4-6周：熟仔细悉openpose的相关算法，掌握其关键点提取方法

7-9周：运动姿态对比算法的设计与实现

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 周博翔.改进随机森林及其在人体姿态识别中的应用[j].计算机工程与应用，2014.2

[2] 郑莉莉.基于支持向量机的人体姿态识别[j].浙江工业大学学报2012.12

[3] kalay,delayey.inside microsoft sql server 2012.microsoft pr.2016.7