随着国际上VR技术的发展，越来越多的游戏软件倾向于采用人机交互的方式，以此来为用户提供更好的用户体验，而用来采集人体信息的一种技术Kinect体感技术，通过实时捕捉用户的面部、动作、语音信息，来实现信息的输入，以实现人机的交互。
现阶段，中国的老年人越来越多，中国已经开始步入老龄化社会，一些老年人容易得中风这种疾病，而且其高致残率一直以来让人们非常重视；另一方面，许多老年人由于身体机能的退化，需要时常进行一些锻炼，而苦于没有科学的辅助锻炼方式，而得不到好的身体恢复效果；还有一些因事故致残的患者，也需要一些康复训练。而现在主要的康复训练是在人工帮助下完成的，面对如此庞大的需要康复训练的人群，现有的康复师数量上显得捉襟见肘，即使可以进行一些一对多的帮助，也达不到应有的康复效果。还有一大部分患者因为经济条件、环境因素而请不到康复师。
基于这些原因，康复师就录一些用于康复的训练视频，患者只要购买康复视频就可以在家进行模拟康复训练。但这种训练效果也不是特别好，不能得到动作的纠正，一旦动作做错又得不到及时的纠正，反而会起到反作用。还有一些国内外的专家设计了一款康复机器人，通过将人的四肢固定到机械臂上，运用其内置的系统来帮助患者进行康复训练。这是一个很大胆的创新，但也有一些弊端：机器人价格昂贵，只有一些康复机构才有能力购买，有的机器人的花费甚至比培养一个康复师还昂贵；机械在操作过程中还存在安全隐患，过于机械的训练方式对患者不利。基于这些原因，康复机器人现阶段还不能普及。
顺着“第三次人机交互革命”的大潮，利用人体信息采集技术加上3D场景模拟技术，设计一款人机交互康复训练软件就显得尤为重要。
二、研究的基本内容，拟解决的主要问题
研究的基本内容：
（1）运用Kinect，通过人脸识别确认患者，确认患者后登陆康复软件，进入其对应的康复记录，不同的患者拥有不同的康复记录；
（2）通过Kinect，采集患者运动过程中的骨骼信息，将患者的骨骼信息传递到3D场景中；
（3）将接收到的患者运动的骨骼信息与场景中模拟康复师的运动信息进行比较，判断患者是否完成规定的康复计划；
（4）记录患者的完成情况，适时调整第二天的康复计划，个性化的调整康复计划。
拟解决的主要问题：
（1）通过人脸识别算法实现患者的识别与登录康复软件；
（2）采集患者运动的骨骼信息并与3D场景中的模拟康复师的运动信息的比较判定；
（3）3D场景的搭建与设计康复师的运动信息，设计不同的康复计划；
（4）个性化的调整不同患者的康复计划。
三、研究步骤、方法及措施
研究步骤：
（1）在Unity3D引擎中搭建康复训练场景，设计康复师，设计康复师的不同康复计划；
（2）实现Kinect与场景的链接，实现利用人脸识别登录康复训练场景；
（3）实现采集患者运动的骨骼信息，与康复师的运动信息的比较，判定是否完成康复动作；
（4）按照完成情况，实现个性化的康复计划调整；
（5）完善整个软件。
设计方案对比：
方案一：使用康复机器人实现交互
方案二：使用Kinect实现交互
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