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下肢训练的好处
下肢训练在整体健身计划中扮演着重要的角色，它不仅有助于塑造良好的身材，还带来多方面的身体益处。
1. 增加下肢力量：
练习下肢肌肉可以显著增强下肢的力量。
由于腿部是人体的支撑部分，通过专注于下肢的锻炼，能够建立一个强大而稳固的下盘。
这不仅对其他身体部位的训练有积极影响，还有助于预防膝关节的骨质增生。
2. 提高身体协调性：
整体健身不应仅关注上肢，忽略下肢的锻炼。
缺乏下肢锻炼可能导致身体协调性不佳，给人一种不协调的整体感觉。
通过定期进行下肢训练，可以提高身体的整体协调性，创造更为匀称和有力的身材。
3. 释放增肌激素：
练腿相比其他动作更有助于释放增肌的激素，如睾丸素和生长激素。
这对于促进肌肉的增长和整体身体素质的提升至关重要。
因此，将练腿纳入健身训练中，有助于获得更好的塑身效果。
4. 提高运动能力：
下肢是大部分运动的基础，包括跳远、跑步和跳高等。
通过经常
性的下肢训练，可以显著提高运动能力，加快血液回流速度，有效防止下肢静脉血栓的形成，提升整体身体的机能水平。
5. 注意防护膝关节：
尽管下肢训练有益，但过度训练可能导致膝关节的半月板或韧带慢性劳损。
因此，在进行健身或练腿时，要注意控制锻炼量和活动强度，避免过度负担，以减少慢性疼痛或积液的风险。
下肢训练对于提高力量、协调性和整体身体素质都具有显著的好处。
在进行训练前，确保适当的热身和注意防护关节，以达到健康、全面的锻炼效果。
一、实验目的通过本次实验，掌握人体下肢的解剖结构，了解下肢各部分的组织结构、形态特点和功能，提高对人体下肢形态结构的认识，为临床医学、体育科学等领域提供基础理论支持。
二、实验材料与仪器1. 实验材料：人体下肢骨骼、肌肉、血管、神经等标本。
2. 实验仪器：解剖显微镜、解剖剪、解剖镊、解剖针、解剖针头、解剖尺等。
三、实验方法与步骤1. 观察下肢骨骼结构（1）首先观察下肢骨骼的总体形态，了解股骨、胫骨、腓骨、髌骨、跖骨等骨骼的形态特点和相互关系。
（2）对股骨进行详细观察，包括股骨颈、股骨干、股骨髁等部分的结构特点。
（3）观察胫骨和腓骨的结构，了解它们的形态特点和相互关系。
（4）观察髌骨、跖骨等骨骼的结构，了解它们的形态特点和功能。
2. 观察下肢肌肉结构（1）观察大腿肌肉，包括股四头肌、股二头肌、臀大肌、阔筋膜张肌等肌肉的形态、起止点和功能。
（2）观察小腿肌肉，包括腓肠肌、比目鱼肌、胫骨前肌、胫骨后肌等肌肉的形态、起止点和功能。
3. 观察下肢血管结构（1）观察下肢动脉，包括股动脉、腘动脉、胫前动脉、胫后动脉等动脉的起始、走行和分布。
（2）观察下肢静脉，包括股静脉、腘静脉、胫前静脉、胫后静脉等静脉的起始、走行和分布。
4. 观察下肢神经结构（1）观察下肢神经，包括坐骨神经、股神经、腓总神经、胫神经等神经的起始、走行和分布。
（2）了解下肢神经的功能和支配区域。
四、实验结果与分析1. 下肢骨骼结构（1）股骨：股骨是下肢的主要承重骨，其形态呈长管状，可分为股骨颈、股骨干和股骨髁三部分。
（2）胫骨和腓骨：胫骨和腓骨是下肢的支撑骨，胫骨位于内侧，腓骨位于外侧，两者相互支撑，共同维持下肢的稳定性。
（3）髌骨：髌骨位于膝关节前方，是股四头肌的附着点，起到保护膝关节的作用。
2. 下肢肌肉结构（1）大腿肌肉：大腿肌肉主要负责下肢的伸直和屈曲，如股四头肌、股二头肌等。
（2）小腿肌肉：小腿肌肉主要负责下肢的屈曲和伸直，如腓肠肌、比目鱼肌等。
科技风2017年7月下机械化工DOI：10.19392/ki.1671-7341.201714150基于齐次坐标变换的人体下肢运动学分析孙树志刘明高敏宋瑾瑾蒋相广山东科技大学机械电子工程学院山东青岛266590摘要:在分析人体下肢的结构的基础上，建立了人体下肢的7杆模型，并利用齐次坐标变换建立了人体下肢运动学方程，然后利用MATLAB对运动方程进行计算。
从而，为研究人体下肢的运动，以及设计下肢外骨骼机器人提供了参考。
关键词！结构;7杆模型；齐次坐标变换；外骨骼下肢外骨骼机器人作为一种人机一体化的机械装置，由于 它本身在军事上的单兵作战、医疗上的行走康复等存在着巨大 的应用价值，从而成为世界许多国家在研究机器人方面的热点 之一。
值得一提的是，国外在下肢外骨骼方面的研究已经取得 了很大的进展，如美国的BLEEX和HULC下肢外骨骼'12(、日本的HAL外骨骼[2]等。
国内在这下肢外骨骼方面研究较晚，虽也取得了一定的研究成果，但大都仍处于理论分析和实验室 测试阶段[3]。
本文旨在通过分析人体下肢结构特点，为进一步 研究和设计下肢外骨骼人作出探索。
1人体下肢结构下肢外骨骼机器人是穿戴在人身上，协助人体下肢运动。
所以，其要能够在运动学上接近于各种人体下肢运动形式，并 且最终可与与人体下肢运动相互协调一致。
因此设计一款下 肢外骨骼机器人，首先对人体下肢结构特点进行必要的分析。
1.1人体的面和轴在研究人体运动学方面，常将人体的运动分为三个平面[4]:水平面、冠状面和矢状面。
此外，这三个平面两两相交所 得到的三个轴线:垂直轴、冠状轴和矢状轴。
人体的面和轴图 示可参见文献[5]。
1.2下肢各关节的自由度和活动度人体下肢段在髋关节具有3个自由度，在踝关节处有3个 自由度，膝关节处有1个自由度。
综上，人体下肢总共有14个 自由度。
关节活动度是指关节活动时所能经过的角度。
关节 活动度根据是否由人体自主运动产生分为主动关节活动度和 被动关节活动度[4]。
下肢肌肉讲解
下肢肌肉主要包括大腿肌肉、小腿肌肉和足部肌肉。
这些肌肉主要负责支撑身体、行走和跑跳等动作。
大腿肌肉主要包括前侧的股四头肌、后侧的腘绳肌和内侧的髋内收肌群。
股四头肌由股直肌、股外侧肌、股内侧肌和股中间肌组成，主要负责膝关节的屈曲动作。
腘绳肌由半腱肌、半膜肌和股二头肌长头组成，主要负责膝关节的伸展动作。
髋内收肌群由耻骨肌、长收肌、短收肌和大收肌组成，主要负责髋关节的内收动作。
小腿肌肉主要包括前侧的胫骨前肌、趾长伸肌和后侧的腓肠肌和比目鱼肌。
胫骨前肌主要负责踝关节的背屈动作，趾长伸肌主要负责脚趾的背屈动作。
腓肠肌和比目鱼肌主要负责膝关节的屈曲动作。
足部肌肉主要包括前侧的趾短伸肌和后侧的足底肌肉群。
趾短伸肌主要负责脚趾的伸展动作，足底肌肉群则包括趾长屈肌、趾短屈肌、足底方肌和蚓状肌等，主要负责足部的各种动作，如抓地、抬高等。
总之，下肢肌肉对于保持身体平衡、行走和运动能力等方面都具有重要的作用。
如果您有任何关于下肢肌肉的问题或疑虑，建议及时咨询专业医生或健身教练。
《基于多体动力学和有限元方法对人体下肢生物力学的研究》篇一一、引言人体下肢的生物力学研究在体育科学、医学康复、运动训练等多个领域具有广泛的应用价值。
本文旨在利用多体动力学和有限元方法，对人体下肢的生物力学进行深入研究，以揭示其运动机制、动力学特性和潜在的生物力学问题。
二、研究背景及意义随着科技的发展，多体动力学和有限元方法在生物医学工程领域得到了广泛应用。
多体动力学能够有效地模拟和分析复杂系统的运动学特性，而有限元方法则能够详细地描述材料和结构的力学行为。
将这两种方法应用于人体下肢的生物力学研究，有助于更深入地了解人体下肢的运动学、动力学特性以及在各种生理、病理条件下的响应机制。
这将对提高体育训练效率、预防和治疗运动损伤等方面具有重要的实用价值。
三、研究方法本研究采用多体动力学和有限元方法相结合的方式，对人体下肢进行生物力学研究。
具体步骤如下：1. 建立人体下肢的多体动力学模型。
通过收集相关的人体尺寸数据，建立各关节、肌肉、骨骼等部位的几何模型，并利用多体动力学软件进行模型参数化。
2. 利用有限元方法对人体下肢的骨骼、肌肉等组织进行建模。
根据组织的材料属性，建立相应的有限元模型。
3. 通过多体动力学模拟人体下肢的运动过程，分析其运动学和动力学特性。
同时，将模拟结果与实际实验数据进行对比，验证模型的准确性。
4. 利用有限元方法分析人体下肢在各种生理、病理条件下的力学响应，揭示其潜在的生物力学问题。
四、研究结果1. 通过多体动力学模拟，我们发现人体下肢在运动过程中，各关节的力矩、角度等运动学参数具有明显的规律性。
这些规律性参数对于理解人体下肢的运动机制具有重要意义。
2. 有限元分析表明，人体下肢在承受外力作用时，骨骼、肌肉等组织的应力分布具有明显的特点。
这些特点有助于我们了解人体在各种生理、病理条件下的响应机制。
3. 通过对比多体动力学模拟结果和实际实验数据，我们发现模型具有较高的准确性。
这为进一步研究人体下肢的生物力学提供了可靠的依据。
康复科步态分析【目的】应用运动和力学原理对步行动作进行分析，以评定步行功能，发现异常步态，有助于诊断神经系统和运动系统疾病，为步行训练、矫治异常步态提供必要的依据，有助疗效评价。
【内容】（一）步行周期：从一侧足跟着地开始，到此足跟再次助着地的时间。
1、支撑期60%：足跟着地→脚掌着地→重心转移到同侧→足跟离地→足趾离地。
2、摆动期40%：足上提→膝关节最大屈曲→髋关节最大屈曲→足跟着地。
（二）重心：站立时人体重心在第2骶椎前约1cm，离地时在身高的55%处，步行时重心垂直移动，一个周期二次，振幅5cm。
最高点在支撑中期，最低点在足跟着地期。
侧方移动，左右各一次，最高点在支撑中期。
（三）骨盆旋转：步行时骨盆在水平面上进行旋转，向前旋转在足跟着地时，向后旋转在支撑中期，共计8°。
（四）骨盆倾斜：步行中骨盆在额状面上进行左右倾斜，角度约5°。
（五）下肢轴的旋转：摆动期内旋约25°，支撑期外旋。
（六）支撑中期：小腿与地面垂直，膝关节屈曲约15°。
（七）下肢肌群功能：1、臀大肌、股四头肌、足背屈肌等伸肌在支撑期开始收缩，起伸髋、控制屈膝程度和足放平速度的作用，避免身体前倾，有减震作用。
2、臀中、小肌在支撑早期收缩，起稳定和避免侧向倾斜作用。
3、腘绳肌在摆动减速期收缩，发挥屈膝伸髋及减速作用。
（八）步频数：正常110～120步/min，快速140步/min，慢速70步/min。
（九）步幅：二足跟之间垂直距离，成人男性0~15cm。
（十）步速：每分钟行走距离=步频数×步幅。
（十一）、步宽：双足足中线之间宽度。
（十二）步角：足跟中点到第2趾的连线与前进方向之间夹角。
【方法】（一）三维步态分析系统、足踏开关跨步分析器（从略）（二）目测法。
1、患者沿直线往返行走多次。
2、从前、后、侧三面，在同一高度进行观察，并详细记录。
3、观察项目包括运动对称性，自如程度，步幅大小，上肢摆动，躯干运动，身体的上下运动；头部位置，肩的位置，骨盆前后倾斜，髋关节稳定性，膝关节稳定性，踝关节运动状况，足跟着地、支撑中期，足趾离地时足的状况，疼痛、疲劳。
柔性传感器在人体工程学中的应用探索人体工程学是研究人体与工作环境之间相互影响关系的学科，通过优化工作环境和工作工具与人体的适配，提高工作效率和舒适性，减少工作伤害和疲劳。
近年来，随着柔性传感器的发展和进步，它在人体工程学领域中的应用逐渐得到了广泛关注和探索。
柔性传感器是一种柔软可弯曲的装置，能够将力、压力、应变等变化转化为电信号。
其灵活的特点使得它能够与人体的曲线表面接触，实现对人体运动和活动的精确测量。
以下将从上肢、下肢和人机交互三个方面分别探讨柔性传感器在人体工程学中的应用。
上肢运动分析：上肢运动的分析在许多领域中都非常重要，包括工业生产线上的操作员姿势评估、康复医学中的肌肉协调性监测以及虚拟现实技术中的手部动作追踪等。
柔性传感器可以贴合手部及手臂的曲面，准确测量手指的灵活性、手腕的运动范围和力度等。
通过采集到的数据，人体工程学研究人员可以分析手部动作的稳定性和协调性，进而为产品设计和康复训练提供更准确的依据。
下肢运动分析：下肢运动的分析对于研究行走、跑步、工业操作等方面具有重要意义。
柔性传感器可以贴合到膝盖、脚踝等关节的曲面，准确测量关节的运动角度、力度和踏地压力等。
这种精确的运动分析可以帮助人体工程学研究人员评估个体的步态稳定性、关节受力情况以及运动的协调性。
同时，柔性传感器还可以与智能底座或仿人机器人结合，实现远程监控和康复训练等应用。
人机交互：人机交互是人体工程学领域中的重要研究方向，旨在改善人与计算机系统之间的沟通和互动方式。
柔性传感器可以应用于触摸屏、电子皮肤和智能服装等场景中，实现与计算机系统的直接交互。
通过贴合在手指、手掌和手腕等位置的柔性传感器，用户可以通过手势、力度和触摸来与计算机进行交互，实现更直观和自然的操作体验。
这种人机交互方式可以应用于虚拟现实、增强现实、智能家居和医疗器械等领域，提高用户的操作效率和舒适性。
总结：柔性传感器在人体工程学中的应用探索日益深入，其具有的柔软性和可曲性使其能够与人体自然接触，并准确测量人体运动和活动的参数。
第1篇一、实验目的1. 掌握下肢肌肉的组成、形态、结构。
2. 理解下肢肌肉的功能和运动形式。
3. 观察下肢肌肉的生理特性及其在运动中的表现。
二、实验内容1. 观察下肢肌肉的组成和形态结构。
2. 分析下肢肌肉的功能和运动形式。
3. 观察下肢肌肉在运动中的生理特性。
三、实验材料与器材1. 实验材料：下肢肌肉标本、解剖图谱、解剖显微镜。
2. 实验器材：解剖台、解剖刀、解剖剪、解剖镊子、解剖夹、解剖针、解剖瓶、解剖液。
四、实验步骤1. 观察下肢肌肉的组成和形态结构。
（1）首先观察下肢肌肉的整体形态，了解其大致分布情况。
（2）使用解剖刀和剪刀将下肢肌肉标本切开，观察肌肉的横断面和纵切面，了解肌肉的内部结构。
（3）使用解剖显微镜观察肌肉纤维的细微结构，了解肌肉的细胞组成。
2. 分析下肢肌肉的功能和运动形式。
（1）根据解剖图谱，了解下肢肌肉的起止点、神经支配和血液供应。
（2）分析下肢肌肉在运动中的协同作用和拮抗作用。
（3）观察下肢肌肉在运动中的收缩和放松过程。
3. 观察下肢肌肉在运动中的生理特性。
（1）观察肌肉在不同运动状态下的收缩速度、力量和耐力。
（2）观察肌肉在不同运动状态下的代谢水平。
（3）观察肌肉在不同运动状态下的损伤风险。
五、实验结果与分析1. 下肢肌肉的组成和形态结构。
（1）下肢肌肉主要由股四头肌、腓肠肌、臀大肌、小腿三头肌等组成。
（2）肌肉纤维呈长条状，排列整齐，具有收缩和放松的功能。
2. 下肢肌肉的功能和运动形式。
（1）下肢肌肉在运动中主要起到支撑、推动和稳定的作用。
（2）下肢肌肉的协同作用和拮抗作用保证了运动的协调性和稳定性。
3. 下肢肌肉在运动中的生理特性。
（1）下肢肌肉在不同运动状态下的收缩速度、力量和耐力存在差异。
（2）下肢肌肉在不同运动状态下的代谢水平不同。
（3）下肢肌肉在不同运动状态下的损伤风险存在差异。
六、实验结论1. 通过本次实验，我们掌握了下肢肌肉的组成、形态、结构和功能。
2. 我们了解了下肢肌肉在运动中的协同作用、拮抗作用以及生理特性。
大连理工大学硕士学位论文人体下肢运动分析姓名：王晏申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：孙怡20050317摘要近些年来，人体运动的跟踪与分析在图像处理和计算机视觉领域引起许多学者的关注。
这一课题在智能监视系统、虚拟现实、高级用户接口、运动分析和基于模型的图像编码等方面具有广阔的应用前景。
利用图像序列进行人体运动的跟踪与分析包含四个基本内容：（１）从背景中提取运动目标；（２）从运动目标中分出人体目标；（３）运动人体的跟踪；（４）人体行为的理解与描述。
其中，人体运动的跟踪和标定是人体运动跟踪与分析过程的关键，是进一步识别和理解人体运动行为的基础。
本文提出了一种行走人体下肢关节点定位的算法。
该算法是根据人行走时呈现的几何特性对人体的下肢关节点进行定位。
行走人体下肢关节定位算法处理的是由摄像机摄入的视频图像序列。
首先经过背景去除，把人体区域从图像中提取出来。
在得到干净的人体区域后，就可以获得人体的高度和宽度参数，以便进一步实现下肢关节点的定位。
经过背景去除和获得高度参数后，就要根据人体行走时所呈现的几何特征进行下肢关节点的定位。
本文首先对侧面行走人体下肢关节点进行了定位。
人在侧面行走时腿部长度是无失真的，因此，根据腿部的长度约束和关节点的运动约束进行了关节点定位。
本文继而对正面行走人体下肢关节点进行了定位，对于正面行走的人体，其腿部长度在二维图像中有时会出现失真，因此，不能简单的根据腿部的长度约束进行定位。
本文针对正面行走人体腿部边缘特性，结合腿部长度约束对膝关节进行了定位，并且根据腿部边缘特点对人体小腿长度进行了调整，运用调整后的小腿长度约束对人体踩关节进行了定位。
在侧面行走人体和正面行走人体下肢关节定位的研究基础上，进一步研究了任意行走姿态下人体髋关节和膝关节的定位。
根据人体行走时腿部的边缘信息用直线拟合的方法，并且结合腿部长度约束进行了膝关节的定位。
论文给出了侧面、正面以及任意行走姿态下人体下肢关节点定位的实验结果。
对于侧面行走人体，本文检验了两种人体模型软件生成的人体行走序列，并且对实际拍摄的侧面人体行走序列也进行了髋关节和膝关节的定位。
对于正面和任意行走姿态下的人体，只检验了由ＰＯＳＥＲ３．０生成的模型序列。
实验结果表明，本文所提出的算法可以对行走人体的下肢关节点进行较为准确的定位，并且算法简单易行，可进行实时检测。
文章最后对该系统的进一步完善和发展指出了方向。
关键词：人体运动下肢关节点定位边缘人体区域人体模型１ＩＡｂｓｔｒａｃｔＨｕｍａｎｍｏｔｉｏｎｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｈａｓｂｅｅｎｒｅｃｅｉｖｉｎｇｉｎｃｒｅａｓｉｎｇａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｒｏｍｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｓｏｆｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｄｕｒｉｎｇｔｈｅｐａｓｔｆｅｗｙｅａｒｓ．Ｉｔｈａｓａｌｏｔｏｆａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｉｎｓｍａｒｔｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅｓｙｓｔｅｍ，ｖｉｒｔｕａｌｒｅａｌｉｔｙ，ａｄｖａｎｃｅｄｕｓｅｒｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ｍｏｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄｃｏｄｉｎｇ，ｅｔｃ．Ｇｅｎｅｒａｌｌｙｓｐｅａｋｉｎｇ，ｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｔｈｅｈｕｍａｎｍｏｔｉｏｎｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｆｒｏｍａｓｅｑｕｅｎｃｅｏｆｉｍａｇｅｓｉｎｖｏｌｖｅｓｔｈｒｅｅｍａｉｎｓｔａｇｅｓ：（１）ｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｉｎａｃｏｍｐｌｅｘｓｃｅｎｅ；（２）ｈｕｍａｎｂｏｄｙｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｆｒｏｍｍｏｖｉｎｇｏｂｊｅｃｔｓ；（３）ｈｕｍａｎｍｏｔｉｏｎｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｂｏｄｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｒｅ—ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ；（４）ｍｏｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓａｎｄａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ａｓｔｈｅｂａｓｅｏｆｔｈｅｈｕｍａｎａｃｔｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ，ｈｕｍａｎｍｏｔｉｏｎｔｒａｃｋｉｎｇａｎｄｂｏｄｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｒｅ—ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｓｔｈｅｋｅｙｏｆｔｈｅｗｈｏｌｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｍｅｔｈｏｄｏｆｄｅｔｅｃｔｉｎｇｔｈｅｌｏｗｅｒｌｉｍｂｊｏｉｎｔｓｉｎｈｕｍａｎｗａｌｋｉｎｇａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ，ｗｈｉｃｈｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｇｅｏｍｅｔｒｙｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｗａｌｋｉｎｇｈｕｍａｎ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｓｅｑｕｅｎｃｅｉｓａｃｑｕｉｒｅｄｂｙａｓｉｎｇｌｅｃａｍｅｒａｆｉｒｓｔｌｙ，ａｎｄｔｈｅｈｕｍａｎｒｅｇｉｏｎｉｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｉｍａｇｅｂｙｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ．Ａｆｔｅｒｔｈｅｈｕｍａｎｒｅｇｉｏｎａｎｄｈｅｉｇｈｔａｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ｗｅｃａｎｆｕｒｔｈｅｒｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｌｏｗｅｒｌｉｍｂｊｏｉｎｔｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｗａｌｋｉｎｇｈｕｍａｎ．’Ａｂｏｖｅａｌｌ，ｔｈｅｌｏｗｅｒｌｉｍｂｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｈｕｍａｎｗａｌｋｉｎｇｆｒｏｍｓｉｄｅｖｉｅｗｉｓｆｉｎｉｓｈｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｌｉｍｂｌｅｎｇｔｈｌｉｍｉｔ，ｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｌｉｍｂｌｅｎｇｔｈｈａｓｎｏｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｉｎｈｕｍａｎｗａｌｋｉｎｇｆｒｏｍｓｉｄｅｖｉｅｗ．Ｎｅｘｔ，ｗｅｄｅｔｅｃｔｔｈｅｋｎｅｅｊｏｉｎｔｓｆｒｏｍｆｒｏｎｔａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｅｄｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｌｉｍｂｌｅｎｇｔｈｌｉｍｉｔ．Ｔｏｗａｒｄｓ血ｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆａｎｋｌｅｊｏｉｎｔｓｆｒｏｍｆｒｏｎｔ，ｗｅａｄｊｕｓｔｔｈｅｌｅｎｇｔｈｏｆｌｏｗｅｒｌｅｇｂｙｅｄｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｕｓｅｔｈｉｓｎｅｗｌｅｎｇｔｈｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅａｎｋｌｅｊｏｉｎｔｓ．Ｆｉｎａｌｌｙａｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｌｏｗｅｒｌｉｍｂｓｊｏｉｎｔｆｒｏｍａｎｙｖｉ．ｅｗｉｓｃｏｍｐｌｅｔｅｄ，ｗｈｉｃｈｉｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｌｉｎｅａｒｃｕｒｖｅｆｉｔｔｉｎｇｏｆｌｏｗｅｒｌｉｍｂｅｄｇｅａｎｄｌｏｗｅｒｌｉｍｂｌｅｎｇｔｈ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｇｉｖｅｓｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｏｆｌｏｗｅｒｌｉｍｂｊｏｉｎｔｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｒｏｍａｎｙｖｉｅｗｓ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｓｅｑｕｅｎｃｅｓｉｎｃｌｕｄｅｒｅａｌｓｅｑｕｅｎｃｅｆｒｏｍｓｉｄｅｖｉｅｗａｎｄｍｏｄｅｌｓｅｑｕｅｎｃｅｓｆｒｏｍｓｉｄｅ，ｆｒｏｎｔａｎｄａｎｙｖｉｅｗｓｂｙｈｕｍａｎｍｏｄｅｌｓｏｆｔｗａｒｅ（３ＤＭＡＸａｎｄＰＯＳＥＲ３．Ｏ）．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｅｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｓｉｍｐｌｅａｎｄｅａｓｙｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅ．Ａｔｌａｓｔｔｈｅｆｕｒｔｈｅｒｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ＆ｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｕｍａｎｍｏｔｉｏｎ，ｌｏｗｅｒｌｉｍｂｓ，ｊｏｉｎｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｅｄｇｅ，ｈｕｍａｎｒｅｇｉｏｎ，ｈｕｍａｎｍｏｄｅｌ独创性说明作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理工大学或其他单位的学位或证书所使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
≥娶Ｅｔ期：三！竺：ｉ作者签名：大连理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
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保密口，在——年解密后适用本授权书。
本学位论文属于不保密口。
（请在以上方框内打“√”）作者签名Ｉ呈二垒指导导师签名：二麴丝吐年三月丘日、大连理工大学硕士学位论文１综述近些年来，人体运动的跟踪与分析在图像处理与计算机视觉领域中引起许多学者的关注。
人体运动跟踪与分析，就是从图像序列或视频中获取人体的运动信息，并对它们进行分析、识别等工作。
这一课题在虚拟现实（ＶｉｒｔｕａｌＲｅａｌｉｔｙ）、智能监视系统（ＳｍａｒｔＳｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅＳｙｓｔｅｍｓ）、高级用户界面（ＡｄｖａｎｃｅｄＵｓｅｒＩｎｔｅｒｆａｃｅ）、运动分析（ＭｏｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓ）、姿态识别（ＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＧｅｓｔｕｒｅ）、基于内容的视频分类ｆＣｏｎｔｅｎｔ。
ｂａｓｅｄＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、视频序列压缩（ＶｉｄｅｏＳｅｑｕｅｎｃｅＣｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）Ｓ１计算机动ｉｉｉｉｉ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｎｉｍａｔｉｏｎ）等方面都具有广阔的应用前景，所以它正越来越受到研究学者的重视。
人体运动分析通过跟踪和分析人体的运动参数，达到对人体行为的分类和识别，它是人体行为理解的基础。
探索行之有效的跟踪与分析方法，具有重要的实际意义。
人体运动分析方法一般分为两种。
一是在入体的各个关节部位分别加上传感器。
在人体运动过程中，可以通过传感器即时精确地获得人体各部位在各个时刻的运动参数，可根据此参数进行进一步的运动分析过程。
二是利用图像序列对人体运动进行分析。
在这一分析方法中，根据人工干预的程度可分为有标志和无标志两种方法。
有标志的方法是指在人体的关节点处贴上明显的标志物，标注特征点“３，从而进行特征点的跟踪。
无标志的方法是不依赖任何标志物或手工标注，根据图像序列本身的信息进行运动分析与跟踪。
序列可以用单个摄像机进行拍摄，也可以采用多个摄像机同时从多个视角进行拍摄。
比较而言，采用传感器进行人体运动分析的方法尽管简单准确，但是出于加上传感器后人的行动不可避免的受到约束。
通过标志物进行特征点的跟踪过程中附着在人体表面的标志物有时被遮挡或伴随着人体表面的变形，标志点会产生错位，会影晌分析结果的正确性。
因而直接利用图像序列进行人体运动分析的方法更具有实用价值。
１．１人体运动分析的应用与发展人体运动的跟踪与分析是近年来图像处理与计算机视觉领域中备受关注的研究方向，它广泛地应用于智能监控、运动分析与医疗诊断、高级人机交互、视频检索、虚拟现实等领域。
Ｇａｖｒｉｌａ。
１总结了它的一些应用领域，现将进～步介绍：（１）智能监控随羞技术的进步，硬件成本的下降，摄像桃的价格越来越便宜，智能视频监控ｌ人体下肢运动分析系统“。
