国外
动作捕捉技术方面，目前主流的动作捕捉技术可分为光学式，机械式，以及视频捕捉式等[15]。光学式为目前应用较为广泛的方 案，其实现主要原理为利用分布在空间中固定位置的多台摄像机通过对捕捉对象上特定光点（Marker）的监视和跟踪完成动作捕捉。光学式动作捕捉的优点在 于表演者活动的动作幅度大，无线缆、机械装置对动作的束缚，此外此种方式采样速率较高，一般可达每秒60帧的速率，可满足大多数动作捕捉的需求。但光学式 系统捕捉系统整体造价比较高，对环境的要求也比较严格。机械式动作捕捉主要借助机械装置完成运动信息的采集。典型的机械式动作捕捉系统由多个关节和刚性连 杆组成，借助安装在各个关节处的角度传感器完成各时刻的关节形态的采集以此可重绘出该时刻被捕捉对象的形态。其优点在于捕捉精度较高，缺陷是对动作捕捉对 象的限制较多。典型的基于视频序列的动作捕捉通常采取在不同角度固定摄像机拍摄，通过被拍摄者身上的显著标志点来区分人体的各部位，最后在计算机中完成合 成的方法。此方法可以实现比较理想的动作捕捉效果，但是制作成本比较高。例如09年的好莱坞大片《阿凡达》就是让演员身着色素点矩阵服装在演示着各种动 作，通过不同角度摄像机协同拍摄，最后在计算机中完成了三维合成，整个影片在技术方面花费了高昂的成本。
自微软Kinect红外深度感应器 发布以来，国外对其技术和应用上的研究都取得了比较多且富有创造性的成果。Kinect感应器最初是作为微软XBOX游戏机的体感外设发布的，后经热心开 发者将其驱动破解并建立起OpenNI的软件框架，Kinect在计算机方面的研究和应用才逐步获得了较大的影响力。现阶段微软已经为此款深度感应器发布 了官方的驱动程序及SDK，更进一步推动了体感技术的开发应用。
体积换算重量
与Kinect类似，华硕在2011年联合PrimeSen公司发布了另一款深度感应器-Xtion，此款感应器在体积上更小，功能上更精简，支持OpenNI的开源函数库，目前也获得了较多开发者的青睐。
人体骨架识别和建模方面，利用SDK，华中科技大学的Wei Shen和微软公司的Ke Deng等人提出了基于模型的人体骨架修正和标记方法[19]，较好地解决了获取人体动作视频中的遮挡问题。此外，微软剑桥研究院的Shahram Izadi等人则利用深度摄像头开发了一套实时三维重建和交互系统，系统通过摄像头对所见物体进行三维重建，并实现了操作者在虚拟空间中的实时交互。
三体1读后感
可以说，传感器方面的革新使人体骨架建模有了更优的解决方案，为基于人体骨架识别和
运动跟踪方面的应用开拓了广阔的前景。
国内
在人体动作捕捉方面，段世梅、孙倩、陈彦明通过在人身上安装惯性传感器，将运动信息经嵌入式系统处理，在计算机端驱动动 画人物模型，实现了一套人体动作捕捉系统。在该实验中，惯性传感器捆绑在人体上，实时采集人体的运动数据，经嵌入式操作平台打包发送给人体运动PC 机，PC机对数据进行剔除野点等处理，用处理过的数据驱动三维人体模型，对日常生活中人的站立、行走等基本动作进行了实验[13]陶瓷的制作过程孕妇感冒药。
在 实际应用方面，山东大学尹建芹等人针对提高家庭服务机器人智能的目标，提出了一种面向家庭服务的人体动作识别算法。首先利用运动历史图像自适应更新背景的 方法，对家庭环境进行背景建模；然后，利用YCbCr 图像与灰度图像二值化的综合消除阴影，从而实现人体分割与定位；最后结合环境信息进行了对人体动作的识别，基本满足了机器人家庭服务的需求[8]。 早在2000 年, 国家体育总局体育科学研究所就与中国科学院计算机研究所联手在我国的优势项目( 如跳水、举重等) 和准优势项目( 如体操、蹦床等)上成功地研制开
一个女一个区
发了具有知识产权的基于计算机虚拟仿真技术的“数字化三维人体运动仿真系统”,并且将之应用于雅典奥运会的备战中, 不仅确保了我国运动员在跳水项目上的绝对优势, 而且帮助我国第一代蹦床运动员黄珊汕首次参加奥运会就取得了铜牌的佳绩宝宝满月祝福[20]。中科院计算所王兆其等人为我国奥运会运动员蹦床训练设计开发了VHTrampoline ——“数字化三维蹦床运动模拟与仿真系统”[18]销售指标。 该系统以数字化三维人体运动的计算机仿真技术、人体运动生物力学数据和真实人体运动数据为基础, 以三维方式逼真模拟、设计蹦床技术动作, 模拟生成成套技术动作编排, 并辅之以人体运动的动力学原理验证、分析技术动作, 最后将模拟动作与实际训练动作同屏、同步对比,实践中具有较强的指导意义。
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