基于CNN与Kinect的动作识别系统设计与实现

，这是一个结合了深度学习技术和传感器技术的项目，主要利用CNN（卷积神经网络）和Kinect传感器来实现动作识别。接下来，我们将详细探讨相关的知识点。 首先，CNN是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格状拓扑结构的数据，例如图像。CNN通过使用卷积层来提取图像特征，并通过池化层来减少特征的空间尺寸，从而减少计算量并控制过拟合。在动作识别任务中，CNN可以学习到不同动作的特征表示，从而实现对动作的识别。 Kinect是微软公司推出的一种体感设备，可以捕捉人的动作和姿态。它通过红外发射器发射红外光，并通过红外相机接收反射光，从而构建深度图，并通过算法计算出人体的骨架数据，这些数据包括人体各个关节的坐标信息。 在动作识别项目中，首先需要使用Kinect设备获取到人体动作的骨架数据，然后利用CNN对这些骨架数据进行训练，从而实现动作的识别。训练过程中，CNN网络会学习到不同动作的骨架数据特征，并在测试阶段，对新的骨架数据进行识别和分类。 具体到该项目的文件结构，"get skeleton data"可能是一个用于获取骨架数据的模块或函数，"train skeleton net"可能是一个用于训练骨架网络的模块或函数，而"recognition"则可能是用于实现动作识别的模块或函数。"deepth map"、"vid skeleton"、"SkeletonView"则可能是用于在深度图上绘制骨骼点、动态显示骨架线、绘制骨架线的函数或模块。而"get_poin_data"则可能是直接获取骨骼点数据的模块或函数，这些数据将被用于训练pb神经网络。 项目的目标是利用CNN和Kinect传感器实现动作识别，这不仅涉及到深度学习知识，还需要对Kinect传感器的工作原理有所了解。此外，项目的目标群体是希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者，这表明该项目从基础到进阶的内容都有涉及，可以作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 通过这个项目，学习者可以了解到如何利用深度学习技术处理和分析传感器数据，如何将深度学习模型与实际应用相结合，以及如何解决实际问题。这对于提高学习者的实践能力和解决复杂问题的能力有着重要的意义。