检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《中国生物医学工程学报》2016年第5期626-630,共5页Chinese Journal of Biomedical Engineering
基 金:南通市前沿与关键技术创新计划(MS22015007);南通大学研究生科技创新项目(YKC14007)
摘 要:为简化人体腕部及手指关节活动度测量过程,提高测量效率和精度,提出一种基于Kinect深度图像的人体腕部及手指活动度测量方法。通过Open NI获取Kinect捕捉的腕部及手部深度图像,对深度图像进行预处理,以剔除人体前景、背景的干扰。利用Open NI的手势侦测及手心追踪器定位手心位置,从深度图像中进一步分割出手部区域,并对该区域进行形态学处理,确定指尖、指根对应的凸包及缺陷点。根据凸包、缺陷点信息以及不同活动度测量科目,完成腕部尺偏/桡偏、四指掌指关节外展及拇指桡侧外展的自动测量。对腕部及手指活动度的不同科目各进行20次测量实验,并将测量值与从彩色图像上测得的参考值进行对比,根据t检验法,得到腕部尺偏/桡偏、食指掌指关节外展及拇指桡侧外展科目的 |t|值分别为0.864、1.195、1.901和1.752,均小于2.093。这些测量结果与参考值无显著差异,表明该方法的测量结果可以达到临床测量的精度要求。
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