【源码】基于ROS和PCA的上半身姿态估计训练系统

项目简介

本项目聚焦于上半身姿态估计的训练环节，借助主成分分析（PCA）开展数据降维，接着基于降维后的数据训练高斯混合模型（GMM）。它是mkfbodytracker_pdaf库的扩展应用，主要用于解决人体上半身的姿态估计问题。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：运用PCA进行降维，有效降低数据维度，提升模型训练效率。
2. 高斯混合模型训练：基于降维后的数据，分别针对人体的两个手臂训练两个高斯混合模型。
3. 参数估计：利用新的数据点估计GMM的参数，涵盖均值、协方差矩阵和权重等。
4. 结果保存：将训练所得的模型参数以及估计的gamma值保存至文件，便于后续使用。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作： 1. 复制项目：把项目复制到ROS构建工作空间。 bash rosws set gmm_training cd gmm_training rosmake gmm_training 2. 修改源代码：若使用不同相机，需修改源代码中的相机校准矩阵，然后重新编译。 bash cd gmm_training rosmake gmm_training 3. 运行训练程序：通过命令行工具运行训练程序，输入必要参数，如数据文件路径、样本数量、聚类数量等。 bash rosrun gmm_training buildModel3D_PCA KinectJoints.yaml #samples #clusters model_dims 4. 结果文件生成：训练结束后，程序会生成两个用于mkfbodytracker_pdaf库的文件，分别对应人体的两个手臂。 data13D_PCA_<#samples>_<#clusters>_<model_dims>.yml data23D_PCA_<#samples>_<#clusters>_<model_dims>.yml

通过上述步骤，即可成功训练出用于上半身姿态估计的高斯混合模型，并应用于实际的姿态估计任务。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】