1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
人体姿态提取是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是从图像或视频中提取出人体的姿态信息，包括人体的关键点位置、姿势角度等。这种技术已经被广泛应用于人机交互、虚拟现实、安防监控等领域。其中，基于PMP投影匹配追踪算法的人体姿态提取技术在近年来得到了广泛的关注和研究。
PMP算法是一种基于模型的姿态估计算法，它通过将人体姿态建模为一个骨骼结构，并将其映射到图像平面上，然后通过投影匹配的方式来进行姿态估计。这种算法的核心思想是将人体姿态建模为一个3D骨骼结构，然后将其映射到2D图像平面上，通过利用骨骼结构的几何信息，来进行姿态的估计和追踪。
PMP算法的流程主要包括以下几个步骤：
建立3D骨骼模型：首先需要建立一个3D骨骼模型，这个模型包括人体的骨骼结构和关节角度信息。
投影模型：将3D骨骼模型投影到2D图像平面上，得到2D骨骼模型。
特征提取：从图像中提取关键点信息，包括人体的关键点位置、关节角度等。
匹配追踪：通过将2D骨骼模型与提取的关键点信息进行匹配，来进行姿态的估计和追踪。
PMP算法的优点在于它能够同时考虑到骨骼结构和关节角度信息，从而可以更准确地进行姿态的估计和追踪。此外，PMP算法还可以通过对3D骨骼模型的改进来适应不同的人体形态和姿态变化，从而提高算法的鲁棒性和适用范围。
对于人体姿态提取技术来说，关键点的提取是一个非常重要的环节。因为关键点的位置和角度信息直接影响到姿态的估计和追踪效果。因此，在PMP算法中，如何准确地提取关键点信息是一个需要重点关注的问题。
在关键点的提取方面，目前主要采用的是深度学习的方法。通过使用深度学习模型，可以从图像中提取出更加准确的关键点信息。同时，深度学习模型也可以通过对大量数据的学习和训练，来适应不同的人体形态和姿态变化，从而提高算法的适用性和鲁棒性。
总的来说，基于PMP投影匹配追踪算法的人体姿态提取技术是一种非常有前景的技术，它可以广泛地应用于人机交互、虚拟现实、安防监控等领域。在未来的研究中，我们还需要进一步提高算法的准确性和鲁棒性，以满足不同应用场景的需求。
除了提高算法的准确性和鲁棒性，基于PMP投影匹配追踪算法的人体姿态提取技术也面临着其他的挑战和难点。以下是其中一些值得探讨的问题：
多人姿态估计：在实际应用中，往往需要对多个人的姿态信息进行估计和追踪。因此，如何在多人场景下准确地提取每个人的关键点信息，是一个需要重点关注的问题。
复杂背景下的姿态提取：人体姿态提取往往面临着背景复杂、光照变化等问题。如何在这些复杂的场景下准确地提取出人体的关键点信息，是一个需要解决的难题。
实时性：在实际应用场景中，往往需要对人体姿态进行实时追踪，因此算法的实时性也是一个需要考虑的问题。
针对这些问题，目前的研究方向主要包括以下几个方面：
多人姿态估计：目前的研究主要集中在利用深度学习模型来进行多人关键点检测和姿态估计。通过利用深度学习模型的并行计算能力，可以同时对多个人的关键点信息进行提取和姿态估计。
背景下的姿态提取：针对背景复杂、光照变化等问题，目前的研究主要集中在利用深度学习模型来提高关键点检测和姿态估计的鲁棒性。同时，也有研究针对特定场景进行优化，例如在安防监控中，可以利用背景建模等技术来提高姿态提取的准确性和鲁棒性。
实时性：为了提高算法的实时性，目前的研究主要集中在优化算法的计算速度和内存占用。例如，可以通过对算法进行并行化和优化，来提高算法的计算速度和实时性。
总的来说，基于PMP投影匹配追踪算法的人体姿态提取技术在未来的研究中还有很大的发展空间。通过不断地优化算法和提高模型的准确性、鲁棒性和实时性，可以为人机交互、虚拟现实、安防监控等领域带来更加先进和实用的人体姿态提取技术。
3.MATLAB核心程序
function [hSkel,hSkelText] =plot2Dskeleton(xy,skel,type,varargin)
xy=xy';
[texton,linewidth,gt,hparent] = process_options(varargin,'texton',1,'linewidth',2,'gt',0,'Parent',gca);
numPts=size(xy,2);
for i =1:numPts
strs{i}={int2str(i)};
end
connect = skelConnectionMatrix(skel);
indices = find(connect);
[I, J] = ind2sub(size(connect), indices);
colors=prism(6);
if(type==2)
M=[ colors(4:6,:); ...
colors(4:6,:); ...
colors(6,:); colors(6,:); colors(6,:); colors(5,:); colors(6,:); ...
colors(1,:); colors(2,:); colors(1,:); ...
colors(1,:); colors(2,:); colors(1,:); ...
];
elseif(type==1)
M= [colors(4:6,:); colors(1,:); ...
colors(4:6,:); colors(1,:); ...
colors(6,:); colors(6,:); colors(6,:); colors(5,:); colors(5,:); colors(5,:);...
colors(1,:); colors(2,:); colors(1,:); colors(4,:); ...
colors(1,:); colors(2,:); colors(1,:); colors(4,:);...
];
elseif(type==3)
M=[ colors(4:6,:); ...
colors(4:6,:); ...
colors(6,:); colors(6,:); colors(6,:); colors(5,:); colors(6,:); ...
colors(1,:); colors(2,:); colors(1,:); ...
colors(1,:);
];
end
if(texton)
for i =1:size(xy,2)
hSkelText(i) = text(xy(1,i),xy(2,i),strs{i}); % 函数text是创建text图形句柄的低级函数。可用该函数在图形中指定的位置上显示字符串。
end
end
xy=xy';
% axis equal
hold on;
for i = 1:length(indices)
if(gt)
hSkel(i) = line([xy(I(i),1) xy(J(i),1)], [xy(I(i),2) xy(J(i),2)],'color','k','Parent',hparent); % line([起点横坐标，终点横坐标],[起点纵坐标，终点纵坐标])，
set(hSkel(i), 'linewidth', linewidth,'LineStyle','--');
else
hSkel(i) = line([xy(I(i),1) xy(J(i),1)], ...
[xy(I(i),2) xy(J(i),2)],'color',M(i,:),'Parent',hparent);
set(hSkel(i), 'linewidth', linewidth);
end
end