下面這篇是筆者整理分享的關(guān)于XR教育中的身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)的文章，里邊包含了身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)概述、傳感器數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)姿勢(shì)追蹤技術(shù)實(shí)現(xiàn)、身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)的應(yīng)用案例的相關(guān)內(nèi)容，大家一起來(lái)看看吧！

本文圍繞XR教育中的身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)展開(kāi)討論，介紹了身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)的概念和分類(lèi)，以及傳感器數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)的實(shí)現(xiàn)方法。此外，還探討了計(jì)算機(jī)視覺(jué)姿勢(shì)追蹤技術(shù)的原理和應(yīng)用案例。最后，總結(jié)了身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)的挑戰(zhàn)與解決方案，并展望了未來(lái)的發(fā)展方向。

隨著XR技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用不斷增多，身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)作為XR教育的重要組成部分，發(fā)揮著關(guān)鍵作用。實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)，能夠提升XR教育的體驗(yàn)和效果。本文旨在探討身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)在XR教育中的實(shí)現(xiàn)方法和應(yīng)用案例，為XR教育技術(shù)實(shí)現(xiàn)提供參考和指導(dǎo)。

一、身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)概述

1. 身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)定義

身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)（如圖一 多人姿態(tài)檢測(cè)技術(shù)）是一種在XR教育中應(yīng)用的技術(shù)，它能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地捕捉和追蹤用戶(hù)的身體姿勢(shì)，以便在虛擬環(huán)境中實(shí)現(xiàn)與用戶(hù)身體動(dòng)作的交互。它在XR教育中的應(yīng)用范圍涵蓋了虛擬實(shí)驗(yàn)、運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練、語(yǔ)言學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域。

圖一 多人姿態(tài)檢測(cè)技術(shù)

2. 身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)分類(lèi)

身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)可以分為基于傳感器的姿勢(shì)追蹤技術(shù)和基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的姿勢(shì)追蹤技術(shù)?；趥鞲衅鞯淖藙?shì)追蹤技術(shù)利用慣性測(cè)量單元（IMU）、深度攝像頭、心率傳感器等傳感器來(lái)采集用戶(hù)的身體動(dòng)作數(shù)據(jù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)處理和姿勢(shì)解算實(shí)現(xiàn)姿勢(shì)追蹤?；谟?jì)算機(jī)視覺(jué)的姿勢(shì)追蹤技術(shù)則依賴(lài)于圖像處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)對(duì)圖像或視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、姿勢(shì)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)跟蹤等處理步驟，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)身體姿勢(shì)的追蹤。

3. 身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)技術(shù)原理

在基于傳感器的姿勢(shì)追蹤技術(shù)中，常使用的軟件包括Unity3D、UnrealEngine等，這些軟件提供了開(kāi)發(fā)XR教育應(yīng)用所需的各種功能和工具。硬件方面，傳感器選擇根據(jù)應(yīng)用需求，如使用慣性測(cè)量單元（IMU）傳感器采集加速度、角速度和磁場(chǎng)數(shù)據(jù)，深度攝像頭用于獲取用戶(hù)的深度信息，心率傳感器監(jiān)測(cè)用戶(hù)的心率變化。數(shù)據(jù)采集和處理流程包括傳感器數(shù)據(jù)的采集，數(shù)據(jù)預(yù)處理（如濾波、噪聲去除等），姿勢(shì)解算（如姿勢(shì)模型構(gòu)建、運(yùn)動(dòng)估計(jì)等）等步驟。

在基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的姿勢(shì)追蹤技術(shù)中，常用的軟件包括OpenPose（如圖二 OpenPose工作示意圖）、MediaPipe等，這些軟件包提供了姿勢(shì)估計(jì)、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)等功能。深度學(xué)習(xí)算法方面，常使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等，通過(guò)訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)樣本，^【1】使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到人體姿勢(shì)的特征和模式，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)身體姿勢(shì)的準(zhǔn)確追蹤。

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以下是一些實(shí)際案例，展示了身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)在XR教育中的應(yīng)用：

1. 虛擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)：通過(guò)基于傳感器的姿勢(shì)追蹤技術(shù)，將學(xué)生的手部動(dòng)作實(shí)時(shí)捕捉并在虛擬實(shí)驗(yàn)中呈現(xiàn)，例如，學(xué)生可以在虛擬化學(xué)實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行試管的傾倒、攪拌等操作，^【2】從而提高學(xué)生的實(shí)驗(yàn)技能和安全意識(shí)。
2. 運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練輔助：利用基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的姿勢(shì)追蹤技術(shù)，實(shí)時(shí)跟蹤學(xué)生的身體姿勢(shì)，例如，學(xué)生在虛擬健身房中進(jìn)行俯臥撐、深蹲等動(dòng)作，系統(tǒng)可以提供實(shí)時(shí)反饋和指導(dǎo)，幫助學(xué)生正確完成動(dòng)作，避免受傷。
3. 語(yǔ)言發(fā)音糾正：通過(guò)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的姿勢(shì)追蹤技術(shù)，監(jiān)測(cè)學(xué)生的嘴部和舌頭運(yùn)動(dòng)，并與標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音進(jìn)行比對(duì)，提供即時(shí)糾正和指導(dǎo)，幫助學(xué)生改善發(fā)音準(zhǔn)確度，例如，學(xué)生在虛擬語(yǔ)言學(xué)習(xí)環(huán)境中模擬發(fā)音練習(xí)。

這些案例展示了身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)在XR教育中的實(shí)際應(yīng)用和效果。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)需求選擇適合的軟件和硬件，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理，以實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的身體姿勢(shì)追蹤。

圖二 OpenPose工作示意圖

二、傳感器數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)

1. 身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)使用的傳感器類(lèi)型

身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)中，常用的傳感器類(lèi)型包括慣性測(cè)量單元（InertialMeasurementUnit，IMU）、深度攝像頭、心率傳感器等。^【3】IMU傳感器用于測(cè)量加速度、角速度和磁場(chǎng)數(shù)據(jù)，深度攝像頭則可以獲取用戶(hù)的深度信息，心率傳感器用于監(jiān)測(cè)用戶(hù)的心率變化。

2. 身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)使用的數(shù)據(jù)采集和處理流程

在身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)實(shí)現(xiàn)中，數(shù)據(jù)采集和處理是關(guān)鍵步驟。首先，傳感器通過(guò)采集用戶(hù)的身體動(dòng)作數(shù)據(jù)，獲取加速度、角速度、深度圖像和心率等信息。^【4】然后，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括濾波、噪聲去除和數(shù)據(jù)校準(zhǔn)等，以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。接下來(lái)，根據(jù)具體的姿勢(shì)解算算法，對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，推算出用戶(hù)的身體姿勢(shì)狀態(tài)，如關(guān)節(jié)角度、身體位置和動(dòng)作類(lèi)型等。

3. 身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)的傳感器優(yōu)勢(shì)和局限性

傳感器數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)在身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)中具有一定的優(yōu)勢(shì)和局限性。首先，它能夠提供較高的準(zhǔn)確性，通過(guò)多個(gè)傳感器的組合使用，可以獲得更全面和精確的身體姿勢(shì)信息。其次，實(shí)時(shí)性較高，能夠快速捕捉用戶(hù)的動(dòng)作并實(shí)時(shí)反饋。此外，傳感器數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)相對(duì)較易用，只需用戶(hù)佩戴或放置傳感器設(shè)備，無(wú)需復(fù)雜的操作。然而，它也存在一些局限性，例如，傳感器設(shè)備的成本較高，需要進(jìn)行設(shè)備布局和集成，增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性和成本。此外，一些傳感器可能對(duì)用戶(hù)的舒適度產(chǎn)生影響，如佩戴式傳感器可能會(huì)限制用戶(hù)的自由動(dòng)作。

三、計(jì)算機(jī)視覺(jué)姿勢(shì)追蹤技術(shù)實(shí)現(xiàn)

1. 圖像處理技術(shù)

在XR教育中的身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)中，圖像處理技術(shù)起著重要作用。特征提取是一種通過(guò)分析圖像或視頻數(shù)據(jù)，提取出與人體姿勢(shì)相關(guān)的特征信息的技術(shù)。常用的特征提取方法包括邊緣檢測(cè)、角點(diǎn)檢測(cè)和紋理分析等。姿勢(shì)估計(jì)是根據(jù)提取到的特征信息，推斷出用戶(hù)的身體姿勢(shì)狀態(tài)的過(guò)程。姿勢(shì)估計(jì)方法包括模板匹配、投影變換和優(yōu)化算法等。運(yùn)動(dòng)跟蹤是通過(guò)分析圖像序列，追蹤用戶(hù)的身體動(dòng)作和運(yùn)動(dòng)軌跡。^【5】運(yùn)動(dòng)跟蹤方法包括基于特征點(diǎn)的追蹤、基于模型的追蹤和基于深度學(xué)習(xí)的追蹤等。

2. 深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)算法在身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)中具有廣泛應(yīng)用?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的姿勢(shì)估計(jì)是一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)推斷出用戶(hù)的身體姿勢(shì)的方法。這種方法通過(guò)訓(xùn)練大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到人體姿勢(shì)的特征和模式，并能夠在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上進(jìn)行準(zhǔn)確的姿勢(shì)估計(jì)。關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)是一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)檢測(cè)人體關(guān)鍵點(diǎn)（如關(guān)節(jié)位置）的方法。這種方法可以通過(guò)檢測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)（如圖三 基于opencv 手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)）的位置，推斷出用戶(hù)的身體姿勢(shì)狀態(tài)。深度學(xué)習(xí)算法在身體姿勢(shì)追蹤中具有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性，能夠處理復(fù)雜的姿勢(shì)變化和遮擋情況。

圖三 基于opencv 手部關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)

3. 優(yōu)勢(shì)和局限性

計(jì)算機(jī)視覺(jué)姿勢(shì)追蹤技術(shù)具有一定的優(yōu)勢(shì)和局限性。首先，它能夠提供較高的準(zhǔn)確性，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練和優(yōu)化，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)身體姿勢(shì)的精確追蹤。其次，計(jì)算機(jī)視覺(jué)姿勢(shì)追蹤技術(shù)具有較高的魯棒性，能夠處理復(fù)雜的環(huán)境條件和姿勢(shì)變化。然而，計(jì)算復(fù)雜度較高是計(jì)算機(jī)視覺(jué)姿勢(shì)追蹤技術(shù)的一個(gè)局限性，特別是在實(shí)時(shí)應(yīng)用中，需要考慮算法的計(jì)算效率和實(shí)時(shí)性。此外，計(jì)算機(jī)視覺(jué)姿勢(shì)追蹤技術(shù)對(duì)圖像質(zhì)量和光照條件敏感，當(dāng)圖像質(zhì)量較低或光照不均勻時(shí)，可能會(huì)影響追蹤的準(zhǔn)確性。

四、身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)的應(yīng)用案例

1. XR教育場(chǎng)景下的應(yīng)用案例：虛擬實(shí)驗(yàn)、運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練、語(yǔ)言學(xué)習(xí)等

虛擬實(shí)驗(yàn)：利用身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)，學(xué)生可以在虛擬環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)操作，如化學(xué)實(shí)驗(yàn)、物理實(shí)驗(yàn)等。通過(guò)配備高精度傳感器設(shè)備，如光學(xué)追蹤系統(tǒng)和慣性測(cè)量單元（IMU），能夠?qū)崟r(shí)捕捉學(xué)生的手部和身體姿勢(shì)，準(zhǔn)確還原實(shí)驗(yàn)過(guò)程。

運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練：身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)可應(yīng)用于體育教育領(lǐng)域，幫助學(xué)生改善姿勢(shì)和技巧。例如，在籃球訓(xùn)練中，通過(guò)使用深度攝像頭和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)分析學(xué)生的姿勢(shì)，并提供針對(duì)性的反饋，幫助他們糾正動(dòng)作，提高技術(shù)水平。

語(yǔ)言學(xué)習(xí)：利用身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)，學(xué)生可以通過(guò)模擬真實(shí)場(chǎng)景來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言。例如，在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中進(jìn)行外語(yǔ)對(duì)話(huà)練習(xí)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)追蹤學(xué)生的手勢(shì)、肢體動(dòng)作和發(fā)音，提供即時(shí)的反饋和評(píng)估，幫助他們提高口語(yǔ)表達(dá)能力。

2. 成功案例分析：應(yīng)用身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)提升教育效果的實(shí)例

1.BodyVision：這是一款基于深度學(xué)習(xí)算法的身體姿勢(shì)追蹤軟件，廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域。通過(guò)結(jié)合深度攝像頭和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，該軟件能夠準(zhǔn)確追蹤醫(yī)學(xué)學(xué)生的手勢(shì)和身體姿勢(shì)，幫助他們學(xué)習(xí)和模擬醫(yī)療操作，提高技能水平。

2.VRSportsTrainer（如圖四 VRSportsTrainer使用圖）：這是一款專(zhuān)為體育訓(xùn)練而設(shè)計(jì)的虛擬現(xiàn)實(shí)軟件。通過(guò)配備高精度的傳感器設(shè)備，如光學(xué)追蹤系統(tǒng)和IMU，該軟件能夠?qū)崟r(shí)追蹤運(yùn)動(dòng)員的姿勢(shì)和動(dòng)作，提供針對(duì)性的反饋和訓(xùn)練指導(dǎo)，幫助他們提高運(yùn)動(dòng)技能。

3.Gesture-basedLanguageLearningSystem：這是一套基于身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)的語(yǔ)言學(xué)習(xí)系統(tǒng)。通過(guò)使用深度攝像頭和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，該系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)追蹤學(xué)生的手勢(shì)和發(fā)音，提供個(gè)性化的語(yǔ)言學(xué)習(xí)內(nèi)容和反饋，幫助學(xué)生更好地掌握外語(yǔ)口語(yǔ)表達(dá)能力。^【6】

3. 挑戰(zhàn)與展望：當(dāng)前技術(shù)面臨的問(wèn)題和未來(lái)發(fā)展方向

精確性和實(shí)時(shí)性：目前的身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)仍面臨著精確度和實(shí)時(shí)性的挑戰(zhàn)。未來(lái)的發(fā)展方向包括改進(jìn)傳感器設(shè)備的精度和響應(yīng)速度，優(yōu)化算法以提高追蹤的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

用戶(hù)體驗(yàn)和交互設(shè)計(jì)：身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)在教育場(chǎng)景中的應(yīng)用需要考慮用戶(hù)體驗(yàn)和交互設(shè)計(jì)。未來(lái)的研究方向包括開(kāi)發(fā)更友好和直觀的用戶(hù)界面，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和反饋，以提高用戶(hù)參與度和學(xué)習(xí)效果。

多設(shè)備集成和標(biāo)準(zhǔn)化：未來(lái)身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)的發(fā)展需要解決多設(shè)備集成和標(biāo)準(zhǔn)化的問(wèn)題。例如，不同廠商的傳感器設(shè)備和軟件平臺(tái)之間的兼容性和互操作性，需要制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議，以便更好地實(shí)現(xiàn)技術(shù)的應(yīng)用和推廣。

總之，身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)在XR教育中具有廣泛的應(yīng)用前景。^【7】通過(guò)不斷改進(jìn)技術(shù)精度和實(shí)時(shí)性，優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)和交互設(shè)計(jì)，以及推動(dòng)設(shè)備集成和標(biāo)準(zhǔn)化，可以進(jìn)一步提升XR教育的效果和體驗(yàn)，為學(xué)生提供更豐富、個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

圖四 VRSportsTrainer使用圖

五、總結(jié)與展望

身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)在XR教育中具有廣闊的應(yīng)用前景。通過(guò)準(zhǔn)確追蹤用戶(hù)的身體姿勢(shì)，可以實(shí)現(xiàn)更加沉浸式和個(gè)性化的教育體驗(yàn)。然而，目前仍面臨一些挑戰(zhàn)，如精確性和實(shí)時(shí)性的提升、用戶(hù)體驗(yàn)和交互設(shè)計(jì)的優(yōu)化，以及多設(shè)備集成和標(biāo)準(zhǔn)化等問(wèn)題。

未來(lái)的發(fā)展方向之一是進(jìn)一步提高身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。^【8】通過(guò)改進(jìn)傳感器設(shè)備的精度和響應(yīng)速度，優(yōu)化算法以提高追蹤的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，可以更好地滿(mǎn)足教育場(chǎng)景中對(duì)準(zhǔn)確姿勢(shì)追蹤的需求。

另一個(gè)發(fā)展方向是改善用戶(hù)體驗(yàn)和交互設(shè)計(jì)。在身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)的應(yīng)用中，需要關(guān)注用戶(hù)的舒適度和參與度。未來(lái)的研究可以致力于開(kāi)發(fā)更友好和直觀的用戶(hù)界面，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和反饋，以提高用戶(hù)的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和效果。

此外，多設(shè)備集成和標(biāo)準(zhǔn)化也是未來(lái)發(fā)展的重要方向。不同廠商的傳感器設(shè)備和軟件平臺(tái)之間的兼容性和互操作性是一個(gè)挑戰(zhàn)。制定統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議，以便更好地實(shí)現(xiàn)技術(shù)的應(yīng)用和推廣，將是未來(lái)的研究重點(diǎn)之一。

綜上所述，身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)在XR教育中具有巨大的潛力。通過(guò)持續(xù)的技術(shù)研究和創(chuàng)新，可以進(jìn)一步提高身體姿勢(shì)追蹤技術(shù)的精度和實(shí)時(shí)性，改善用戶(hù)體驗(yàn)和交互設(shè)計(jì)，推動(dòng)多設(shè)備集成和標(biāo)準(zhǔn)化。這將為XR教育帶來(lái)更加豐富、個(gè)性化和有效的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，為教育領(lǐng)域的發(fā)展做出積極貢獻(xiàn)。

六、參考文獻(xiàn)

[1]齊萬(wàn)華;胡向陽(yáng).基于GPU通用計(jì)算的深度學(xué)習(xí)模型性能分析[J].科技視界,2018,(32):218-219.DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.32.101

[2]王軍.基于NOBOOK平臺(tái)的中學(xué)化學(xué)虛擬實(shí)驗(yàn)教學(xué)應(yīng)用研究[D].海南師范大學(xué),2018.

[3]馮高潔.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)在電視節(jié)目中的應(yīng)用體系研究[J].現(xiàn)代電視技術(shù),2019,(05):130-133.

[4]范長(zhǎng)軍;高飛.基于可穿戴傳感器的普適化人體活動(dòng)識(shí)別[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2018,31(07):1124-1131.

[5]朱鶴.基于Kinect的類(lèi)人機(jī)器人動(dòng)作模仿關(guān)鍵問(wèn)題研究[D].燕山大學(xué),2019.DOI:10.27440/d.cnki.gysdu.2019.000420

[6]韓佳.高職英語(yǔ)口語(yǔ)“SPOC+數(shù)字化資源平臺(tái)”模式探究[J].海外英語(yǔ),2021,(19):60-61.

[7]何巍望;趙騫遠(yuǎn).元宇宙沉浸式交互技術(shù)類(lèi)型與發(fā)展現(xiàn)狀[J].電視技術(shù),2023,47(03):132-134.DOI:10.16280/j.videoe.2023.03.037

[8]劉國(guó)翌.基于視頻的人體運(yùn)動(dòng)跟蹤技術(shù)研究[D].中國(guó)科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所）,2005.