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    具有自動點雲預處理的即時點雲動作辨識系統
    (2024) 賴彥廷; Lai, Yen-Ting
    本論文討論了點雲動作辨識系統的自動化預處理。 點雲動作辨識的優點是受到光照和視角變化的影響較小,因為它關注的是物體的三維位置而不是單純像素值。即使在複雜和黑暗的環境中,也能實現強大的識別性能。此外,點雲動作辨識在機器人、虛擬實境、自動駕駛、人機互動、遊戲開發等領域也有廣泛的應用。例如,理解人類行為對於機器人技術中更好的互動和協作至關重要,而在虛擬實境中,它可以捕捉和再現用戶動作以增強真實感和互動性。為了建立運行穩定的點雲動作識別系統,通常需要過濾掉背景和不相關的點,從而獲得乾淨且對齊的點雲數據。在過去的多數方法中,點雲過濾和動作識別通常是分開執行的,很少有系統一起運行。在本文中,我們提出了一種方法,使用戶能夠直接從 Microsoft Azure Kinect DK 取得點雲資料並執行全面的自動化預處理。這將能產生沒有背景點的更乾淨的點雲數據,適合用於動作辨識。 我們的方法利用 PSTNet 進行點雲動作識別,並在透過自動預處理獲得的資料集(包括 12 個動作類別)上訓練模型。最後,我們開發了一種結合自動點雲預處理的即時點雲動作辨識系統。

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