Kinect相机标定与配准技术在人体动作识别中的应用

"这篇论文是关于Kinect彩色相机与深度相机的标定与配准，由何富多和胡燕祝撰写，属于首发论文。文章介绍了如何通过标定Kinect相机来获取内参，并实现两个相机的配准，以便于进行基于二维彩色图像的人体动作识别研究。" 在计算机视觉和模式识别领域，Kinect设备因其能够获取空间中人体骨骼节点的三维坐标而受到广泛关注。此篇论文深入探讨了Kinect的彩色相机和深度相机的标定与配准过程，这对于人体动作识别的研究至关重要。标定是确定相机内部参数（如焦距、主点坐标、畸变系数等）的过程，它使得我们能够将捕获的图像转换到三维空间中，从而进行更精确的分析。 论文采用了张氏标定算法，这是一个广泛使用的相机标定方法，通过MATLAB Camera Calibration Toolbox进行操作。该工具箱使用棋盘格图案作为标定对象，从多个角度拍摄图像以获取不同视角的数据。通过对这些图像的处理，可以求解出每个相机的内参矩阵，并进一步优化结果，确保精度。 完成内参标定后，论文接着讨论了如何通过外参矩阵来计算两个相机之间的相对位置和姿态关系，这是图像配准的关键步骤。配准的目的是将两个相机捕捉到的图像对齐，以便于在彩色图像中提取出二维人体图像，为后续的人体动作识别提供基础数据。 实验结果显示，使用工具箱对Kinect进行标定后，两个相机在x和y方向上的像素误差可控制在0.3像素以内，表明标定和配准过程的准确性高。这样的误差水平允许对图像进行精确的处理和分析，为基于二维图像的人体动作识别提供了可靠的预处理步骤。 关键词涉及了模式识别、Kinect摄像机标定和图像配准，这些是论文的核心技术领域。根据中图分类号TB863，可以推断这篇论文属于工程技术领域的图像处理与计算机视觉类。 这篇论文详细阐述了使用Kinect设备进行人体动作识别时，如何通过标定和配准提高图像处理的精度，为相关领域的研究提供了实用的方法和技术参考。