使用azure Kinect和OpenPose对人体3D姿势进行估计,用于亲婴互动设置

科学领域:

• 人与计算机的互动.
• 发展心理学是发展心理学.
• 计算机视觉 计算机视觉 计算机视觉

背景情况:

• 自动姿势估计有助于研究人类行为,特别是双向相互作用.
• 像OpenPose这样的现有工具面临着由于身体大小和比例而导致婴儿姿势估计的挑战.
• 2D姿势估计在自然环境中的极限分析.

研究的目的:

• 开发一个3D姿势估计方法,用于父母和婴儿的互动.
• 为了克服婴儿2D姿势估计的局限性.
• 为了在自然主义的父母婴儿互动研究中实现全3D运动分析.

主要方法:

• 使用双色深度摄像头来录制父母婴儿互动的视频.
• 应用 OpenPose 来从彩色视频中估计父母和婴儿的二维位置.
• 集成的深度摄像头数据与2D估计来推导现实世界的3D位置.

主要成果:

• 成功地调整了OpenPose,用于准确的3D婴儿姿势估计.
• 启用了在全3D空间中对父母婴儿运动的分析.
• 证明了自然主义相互作用研究的可行方法.

结论:

• 开发的3D姿势估计方法增强了对父母婴儿相互作用的研究.
• 这种方法解决了婴儿姿势跟踪精度之前的局限性.
• 在发育研究中促进更丰富的行为数据集成.