English
资源说明：为满足基于Kinecrt的康复训练系统的需要，提出一种人体动作匹配和评估方法。该方法通过Kinect实时提取骨骼关节点三维坐标，计算骨骼关节点的角度，得到一组动作序列的空间角度变化值；然后通过改进的DTW算法把两组动作序列的角度值进行匹配，得到两个序列之间的距离；最后通过K-means聚类方法对距离的大小评估。实验表明，该方法能很好地实现人体动作匹配和评估，实时性好，较传统DTW算法在识别速率上有明显提高。
【基于DTW和K-means的动作匹配和评估】
在康复训练领域，特别是在基于Kinect的康复训练系统中，准确地识别和评估人体动作至关重要。本文介绍了一种创新的方法，结合了动态时间规整（DTW）算法和K-means聚类技术，用于人体动作的匹配与评估。
该方法通过Kinect设备实时捕捉并提取人体骨骼的三维坐标，从而得到骨骼关节点的位置。通过对这些关节点的坐标进行处理，可以计算出它们之间的角度变化，形成一组反映动作序列的空间角度变化值。这一步骤是动作特征提取的关键，它能够量化并表征不同动作的特性。
接下来，为了克服不同动作在时间轴上的差异，论文采用了动态时间规整（DTW）算法。DTW是一种处理时序数据的匹配方法，能适应序列长度的不一致和时间上的漂移。在此基础上，作者对DTW进行了改进，降低了算法的复杂度，以提高识别速率。通常，DTW算法的计算量较大，时间复杂度和空间复杂度均为O(M×N)。改进方法包括全局路径限制，限制路径斜率在一定范围内，以及放宽端点对齐，允许起点和终点有一定的浮动范围，以增加匹配的精确度。
匹配完成后，通过K-means聚类算法对动作序列之间的距离进行评估。K-means是一种无监督学习方法，用于将数据集分成多个类别，每个类别内部的数据点彼此相似，而类别间差异较大。在这里，它被用来将动作序列根据距离大小进行分类，从而评估动作的相似性和差异性。
实验结果显示，这种结合DTW和K-means的方法在人体动作匹配和评估上表现出色，不仅实时性强，而且相比于传统的DTW算法，其识别速度有了显著提升。这对于康复训练系统来说非常重要，因为它能够及时反馈训练者的动作是否正确，有助于提高康复效果，并减轻医护人员的工作负担。
本文提出的动作匹配和评估方法结合了DTW的高精度和K-means的聚类能力，有效地解决了康复训练中动作识别的挑战。这种方法有望在未来的康复训练系统中得到广泛应用，促进康复治疗的个性化和智能化。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
