1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

一、坐姿在线识别系统的概述 当前，坐姿早已成为当今现代人最常见的日常状态之一，同时也和人的身体密切相关。

正确的坐姿能够保护人们的身体健康，提高学习和工作效率；不标准的坐姿无论是在近视、腰颈椎疾病和肌肉劳损等方面都给人类带来了很大的伤害。

kinect的实时骨骼跟踪技术获取身体关节点的三维位置信息,为进行人体姿势识别提供了丰富的信息,拟在三维关节点位置信息的基础上,建立一种实时的人体姿势识别系统。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一、本课题要解决的问题 本课题主要是设计一种坐姿在线识别系统的控制算法使其实现基本的在线智能化识别功能，需要研究的内容如下： （1）kinect的坐姿深度信息图像处理； （2）学习使用python语言，构建tensorflow深度学习框架； （3）根据所建立的深度学习框架，对坐姿图像进行分类； （4）设计开发和绘制qt界面，验证坐姿在线识别的准确性。

二、本课题拟采用的研究手段 （1）查阅相关资料，熟悉kinectv2.0的sdk，了解当前可使用c 语言提取kinect的坐姿深度信息图像的各种方法， （2）熟悉深度学习，卷积神经网络的相关概念，对于卷积神经网络的图像分类有所了解。

掌握tensorflow深度学习框架，学习使用python语言。