MATLAB人体姿态步态识别课题描述[完美运行，详细解释，GUI界面，万字文稿]

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab97513/article/details/113873163

该课题介绍了一个使用MATLAB实现的基于卡尔曼滤波的人体姿态识别系统，通过高斯建模和帧间差分提取人体前景，运用卡尔曼滤波进行运动预测。系统能判断行走、站立或特定动作，通过计算质心移动距离和最外接矩形比例来识别姿态变化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

第1章绪论

GUI框架源码：https://download.youkuaiyun.com/download/Matlab97513/13972917
1.1 研究背景
对于目标实施追踪一直是人们追求的目标，以前只能通过人为的或者其他信息进行模糊的追踪。20世纪初，数字图像的处理走入大众的视野。在那个时候，人们在两地之间传输了一张照片，该照片经过数字压缩后，传输时间从200多小时缩短到不足三小时。这一过程虽然用到了图像处理方面的相关知识，但计算机却没有参与到整个过程中。但是，数字图像的处理离不开一定的储存空间与计算技巧的配合，与计算机发展技术成正比关系[1]。
从20世纪50年代开始，计算机的发展才向前迈进了一大步，人们在处理图形以及图像信息时已经有意识的将计算机的功能利用起来，增加工作的便利性[2]。
从图像处理技术的兴起到20世纪70年代初这一时间段，这项技术在天文学、医学等领域被应用的较为频繁。其主要表现在，1972年，首台X射线装置的问世，也就是我们日常用于医学检查的CT，这个X射线装置主要用于头部的扫描；1975年EMT公司所研制出的X射线装置才可用于全身扫描。这项发明不仅在1979年获得了诺贝尔奖，对人类后来医学发展的贡献更是不可估量的。1972 年计算机层析仪(CT)问世，它将图像重建技术用于医学[3]。
20世纪70年代中期开始，随着时代的发展，人工智能以及计算机领域都翻开了崭新的一页，数字图像处理技术也因此而变得更加完善。人们所研究的领域也更加深入，对于目标进行追踪的技术运用也越来越普遍。本文正是基于此展开研究[6]。
1.2 研究目的和意义
卡尔曼滤波器是最优的递归算法。它可以解决很多类算法问题，使用起来