浅析人体骨骼大小与寿命的关系

人的寿命受诸多因素的影响。然而人体骨骼的大小与寿命的关系一直以来似乎都并未受到人们应有的关注。那么人体骨骼大小到底对人的寿命有没有影响，如果有，又有什么样的影响。通过本文循序渐进的介绍，我们将对骨骼大小与寿命的关系有一个新的认识。     

基于反求工程的个体匹配化骨骼制造方法的研究

针对传统制造方法无法再现人体骨骼原有形状的问题，提出和实现了2种人工骨骼的制造新方法，即直接插值法和曲面拟合法。这2种方法依据病人患处的CT(Computer Tomography)或MRI(Magnetic Resonance Imaging)的断层数据，结合现代图像处理技术，根据临床实际需要，利用反求工程技术，采用快速成型的加工方法，实现了人工骨骼的个体匹配化制造。2个骨骼的制造实例证明，运用基于反求工程的新型制造技术，可以再现人体骨骼的原有形状，并具有制造周期短、成本低的优点。     

补钙的理论思考与实践探索

如何补钙防治骨质疏松是每个中老年人不可逾越的话题．首先要弄清发病机理，胶原蛋白是人体骨骼的重要组成成分，它就像骨骼中一张充满小洞的网，会牢牢地留住将要流失的钙质．人体如果缺乏胶原蛋白，即便是补充了过量的钙，也会白白地流失掉．     

自然生物动力学

人体运动是一个非常复杂的过程，涉及人体肌肉、骨骼模型、人脑控制机制以及人体和环境的复杂交互。本书从数学角度，论述了一个非线性动力学系统。这个系统当它包含几百个非线性关联变量时是无序的，但是在同样复杂的人体运动时却是有序的。书中使用微分几何、代数拓扑、非线性控制、混沌和协同学等工具，为具有神经一肌肉一骨骼的类人复杂系统建立数学、物理模型，并提供了一种方法来理解、预测、控制类人复杂系统的行为。     

基于CT图像建立人体足部骨骼三维有限元模型的研究

讨论了建立人体足部骨骼有限元模型的必要性;针对其形状复杂、数量多、体积小和关节多的特点,分析探讨了基于2 mm层厚的CT图像建立人体足部骨骼三维有限元模型的主要途径。介绍了从CT扫描图像提取骨骼边缘轮廓数据,再分别采用不同的CAD软件建立骨骼轮廓线模型和三维实体模型,最后在ANSYS中建立完整的三维人体足部骨骼有限元模型的过程和结果,并且讨论了利用IGES文件实现不同软件之间的模型转换的有关问题。     

基于深度图像的人体骨骼点跟踪矫正方法

针对人体运动骨骼跟踪中由于遮挡经常出现的骨骼点漂移和偏离现象,提出一种部位圆限定方法来矫正和优化骨骼点坐标。该方法通过滤波和人体像素分类、部位识别,重新确定了Kinect SDK骨骼跟踪系统的20个关节点坐标。这一方法不易受外界环境因素的干扰,能较好地克服部位遮挡问题,从而获得高质量的跟踪图像。     

浅析入体骨骼大小与寿命的关系

人的寿命受诸多因素的影响.然而人体骨骼的大小与寿命的关系一直以来似乎都并未受到人们应有的关注.那么人体骨骼大小到底对人的寿命有没有影响,如果有,又有什么样的影响.通过本文循序渐进的介绍,我们将对骨骼大小与寿命的关系有一个新的认识.     

基于位置内环的骨骼服力控制方法

讨论一种基于位置内环的力控制方法,并将其应用于骨骼服的控制之中。首先,基于系统的静态模型建立骨骼服的位置控制内环,再采用多维力/力矩传感器测量操作空间中人作用于骨骼服的力/力矩信息,构造位置内环的参考输入信号,形成力控制外环,并对人体负荷情况下的蹲起动作进行仿真实验。研究结果表明:该方法无需系统精确的动态模型,就能控制骨骼服跟随人体运动,并保持人体对骨骼服的作用力最小;所设计的控制器是有效的,并对环境变化和负荷变化具有较强的鲁棒性。     

基于骨骼关键点检测的士兵训练动作分类研究

人体骨骼关键点检测作为计算机视觉中的研究热点,产生了很多与之相关的运动辅助训练系统,并用于士兵体能训练的智能化。作为士兵体能辅助训练系统设计的基础工作,提出一种基于人体骨骼关键点的士兵体能训练行为分类方法。首先利用OpenPose模型对士兵体能训练运动视频进行骨骼关键点检测,然后针对体能训练运动的特点人工设计特征信息,最后利用改进的多分类SVM进行体能训练行为分类。实验结果表明,基于人体骨骼关键点检测的士兵体能训练动作分类方法能够快速有效地实现对视频的分类,准确率达到了92.9%。     

基于姿态角的双Kinect数据融合技术及应用

针对单个Kinect深度图像传感器在人机交互时的骨骼自遮挡所导致的识别精度问题,提出了基于姿态角的双Kinect数据融合技术。首先,通过两台Kinect采集人体关节的数据信息;并做坐标统一化处理;其次,提出了基于姿态角的骨骼数据融合算法模型,同时依据Kinect SDK构建标准姿势特征向量集合;随后,根据骨骼活动度分配对应骨骼贡献度大小,进而计算融合后的姿势特征向量集合与标准姿势特征向量集合的余弦和,实时反馈两者姿势的匹配度,实现人体姿势的识别。通过构建数据融合处理平台,并应用于人体姿势识别,验证了该方法在不影响识别速率的前提下,提高了人体姿势识别的精准度。     

基于余弦距离的人体运动数据行为分割算法

对人体运动捕捉数据进行行为分割是人体运动数据分析与合成中的关键处理步骤,为此,提出一种新的人体运动数据行为分割算法。采用骨骼夹角直方图刻画人体运动统计特征,使用余弦相似度作为人体运动数据骨骼夹角直方图特征的相似性度量,实现对运动行为的自动分割。对于给定的人体运动捕捉序列,首先定义滑动比较窗口,计算当前窗口范围内运动序列前、后2部分骨骼夹角直方图统计特征的余弦相似度,然后通过在运动序列上滑动该窗口,获得运动序列的余弦相似度曲线,曲线最小值位置即为不同类型行为的分割点。在CMU人体运动捕捉数据库上进行数值实验。研究结果表明:本文算法能够实现对人体运动捕捉数据的自动行为分割;与广泛采用的基于PPCA的行为分割方法相比,本文算法具有良好的性能。     

基于骨骼投影信息的人体行为识别

针对复杂环境下深度相机提取人体骨骼信息失效的问题，利用RGB图像提取运动特征，提出结合人体部分重要关节点信息进行行为识别的方法。首先根据人体行为图片捕捉人体各关节点的空间位置信息，建立坐标系描绘出人体骨架，将三视图嵌入二值图像中；利用Lucas-Kanade光流算法得到关节点的运动信息，构成由张量表示的动作序列；估计动作特征描述序列，再映射到格拉斯曼流形上完成人体行为识别和分类。在MSRActinos3D、UCFKinect数据集上的实验结果表明，该方法能够有效识别各种人体行为。     

基于跟踪微分器的骨骼服阻抗控制方法

将阻抗控制方法引入骨骼服的控制中,利用人机之间安装的多维力/力矩传感器的测量信息来估计参考轨迹.针对由于普通差分方法引起噪声放大,使得参考速度和参考加速度不可用的问题,利用两级跟踪微分器获得包含测量噪声情况下的光滑的参考速度和参考加速度信号,从而实现所设计的阻抗控制.该方法能控制骨骼服跟随人体运动,同时保持人体对骨骼服的作用力最小,减轻人体的能量消耗.采用该方法对人体负荷情况下的蹲起动作进行仿真实验,仿真结果验证了所设计控制器的有效性和可行性,以及对人体刚度参数估计不准和负荷变化具有一定的鲁棒性.     

人体运动器系力学行为与运动损伤关系研究的新方法

本文提出了建立从本运动器系力学模型的新途径，并阐述了Ｘ线活动测量人体肌肉、骨骼、关节结构的方法以及静态动态下人体各关节最大运动幅度的测夫体运动器系的力学行为是造成运动损伤的最根本的原因。     

简化的人体上肢两刚体系统动力学方程的推导

通过对人体上肢解剖结构的分析研究，把上肢骨骼结构简化为两刚体的运动系统，将肱骨和躯干的连结简化为球铰，前臂和肱骨的连结简化为转动副，形成一个4自由度的两刚体系统，运用多刚体动力学理论，以卡尔登角作为广义坐标，进而推导并建立了人体上肢的动力学方程。     

基于Kinect的双流时空卷积人体行为识别技术

针对原有双流时空卷积网络模型中网络深度不足,从而导致人体行为识别结果偏低的问题,针对该网络模型进行改进,且融入Kinect骨骼序列数据.对于输入数据,通过Kinect相机对人体动作转化为骨骼序列;改进双流卷积网络模型是在原有的模型框架下,用RestNet-50网络结构替代原VGG-16网络结构,再对数据进行一系列处理.在HMDB-51和UCF-101两个公开数据集上进行模型的训练和验证,其识别结果分别为70.8%和91.4%,通过对比结果表明,本文提出的改进双流卷积网络融合Kinect骨骼数据能够有效提升人体行为识别的正确率.     

人体骨骼力学特性探讨

通过人体的一和段股骨的测试,探讨了人体的骨骼力学特性。这睦力学特性参数可直接应用于实际问题,例如人工髋关节的应力分析。     

利用股骨进行个体识别研究进展

个体识别是法医学、人类学的重要任务之一,主要包括种族判定、性别判定、年龄推断、身高推断。股骨是人体内最长的骨骼,也是实际案件中最常遇见的人体骨骼之一。利用股骨判定种族、性别已由最初的利用简单的测量数值判定发展到应用判别式判定;股骨的组织学变化推断年龄可靠,在遇到单一股骨的情况下优势突出;股骨推断身高的结果较人体其他骨骼最为准确。股骨的检验鉴定在个体识别方面发挥的作用越来越大。     

三维运动测量和分析方法及其在人体脊柱运动研究上应用

本文应用电测技术和刚体运动学原理．提出了一个三维运动测量和计算方法。该方法成功地用于人体腰椎活动节段的三维运动研究。实验结果表明，本文提出的方法不但可以满足离体腰椎活动节段三维运动测量和分析的要求，而且其原理同样适用于测定人体其它骨骼的三维运动变化。     

基于骨骼信息的虚拟角色控制方法

针对当前动作捕捉方法中基于旋转矩阵的虚拟角色控制方法,虚拟角色模型运动还原度低、人体动作不能实时展现、抗光照干扰能力弱的问题,提出一种基于骨骼信息的四元向量控制方法。该方法以 Kinect 体感摄像机捕获的人体骨骼关节点数据为基础,计算并记录人体运动过程中关节点空间位移和关节点之间夹角的变化,根据相邻图像序列中的运动数据确定虚拟角色每个骨骼关节点的旋转角度,并将其转化为四元旋转向量。根据正向运动学原理,从根节点对虚拟角色模型进行调整并根据人体动作进行实时反馈。通过理论分析和仿真结果表明,与基于旋转矩阵的的虚拟角色控制方法相比,该方法的人体姿态还原度高,角度误差低,实时预览效果直观,实时性与抗光照干扰能力强。