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什么是腰椎,腰椎在人体哪个位置图
导读：位于脊柱腰段的椎体，我们叫腰椎。腰椎共5个，古称 “腰骨”，见于《永类钤方》，为椎体中最大者。由于承受体重压力较大，故椎体肥厚。棘突直伸向后方，所以腰椎穿刺时可水平进针。在第二腰椎棘突下可取命门穴。
&&&&&&位于脊柱腰段的椎体，我们叫腰椎。腰椎共5个，古称 &腰骨&，见于《永类钤方》，为椎体中最大者。由于承受体重压力较大，故椎体肥厚。棘突直伸向后方，所以时可水平进针。在第二腰椎棘突下可取命门穴。
腰椎的位置
&&& 腰椎位于位于脊柱腰段，共5个。由椎间盘和韧带相连，上接胸椎，下连骶骨，形成向前凸的生理弯曲。腰椎体高大，上、下关节突的关节面近矢状位，使腰部的屈伸幅度增大;棘突呈板状，水平向后。腰椎承担人体的大部分重量，尤其是第4、5腰椎。&& 随着年龄的增长，椎间盘、韧带、关节囊发生退行性变，使椎骨间的稳定性受到影响。因此，在运动和劳动中，牵拉附着在椎骨边缘的韧带和关节囊，使骨膜受到刺激，常引起骨质增生(即骨刺)。40岁以后几乎所有人都有骨刺，它是引起腰疼的常见原因;少数人还合并一侧或双侧臀部、大小腿后外侧麻痛。这是由于增生的骨组织压迫或刺激坐骨神经根而引起的。
示指之间显示的是第1～第5腰椎(脊柱腰段)。
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关键词：腰椎
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3.5.3　从人体部位识别关节
3.5.3　从人体部位识别关节
机械工业出版社
《Kinect应用开发实战：用最自然的方式与机器对话》第3章Kinect工作原理大揭秘，本章分析了Kinect的工作原理，重点分析了“体感操作”背后发生的一切。Kinect骨骼跟踪是重点分析的内容，这充分体现了当今计算机图形视觉的高水准技术。本节为大家介绍从人体部位识别关节。
3.5.3　从人体部位识别关节
我们已经获得了32个不同的人体部位，接下来要进一步识别人体的关节点。
图3-39为达芬奇的“维特鲁威人”图，“维特鲁威人”也是达芬奇以比例最精准的男性为蓝本，因此后来常以“完美比例”来形容其中的男性。
图3-39　达芬奇的“维特鲁威人”
从图中大家可以看出，人体的关节连接着躯干、四肢、头颅等，包括指关节、腕关节、肘关节、膝关节、髋关节、肩关节、胸锁关节、下颌关节、趾关节。找到这些关节，人体的骨骼识别就大功告成了，接下来还可以基于这些关节点做运动分析、姿态分析。那么如何定位这些关节点呢？答案还是基于机器学习进行分类（Classification）。
这当中也有一些复杂的问题，比如人体在运动中某些部位会重叠，如图3-40所示。
如图3-40所示，从左到右的各列分别是：
1）人体深度图―第一轮分类，从背景环境中剥离；
2）已经分类的32个人体部位，相邻不同色着色―第二轮分类；
3）考虑到人体部位的重叠，分别从正面、侧面、复试角度去分析、机器学习，根据每一个可能的像素来确定关节点。
图3-40　从人体部位到关节的分析
最后，系统根据“骨骼跟踪”的20个关节点来生成一幅骨架系统。通过这种方式Kinect能够基于充分的信息最准确地评估人体实际所处位置。
Kinect的骨骼识别可以兼容不同身高的人体，从幼儿到成人都可以识别得准确；除了站姿之外，还可以分辨出坐立在椅子或沙发上的人体，如图3-41所示。
图3-41　作者和两岁的女儿Kinect是先识别人体部位进而再推断出关节点，这是一个近似度概率匹配、评估的过程：逐个像素扫描，先局部再总体。
问：“为什么我手里提着一个包，Kinect依然可以很准确地识别我的手关节？”
答：Kinect具备区分人手和物体的能力，就是前面多次提到的“分类”技术。通常情况下手的颜色会与物体的颜色有很大的差别，传统计算机视觉的分类技术可以通过设定颜色特征阈值来实现。通过“肤色分割”的方法应该是最为简单高效的，但这种方法并不完美，当物体颜色与肤色接近时，就会发生误判断。因此，Kinect还是从深度信息着手。通常物体边缘的深度信息会与手指深度信息有着明显的不同，将色彩与深度两者结合起来考虑，就能够很好地将物体和手指分割开。如果物体边缘过于凹凸不平，而且颜色与肤色接近，识别也会出现偏差的情况。
有人可能还会问：“那么，穿着长裙或民族服装的用户，Kinect可以很好地进行骨骼识别吗？”在回答这个问题之前，我们不妨看一下汽车导航软件的优化。GPS信号在高架或者隧道里会丢失，一些好的GPS软件会结合陀螺仪地球重力场以及当前车速，通过水准移动插值法来拟合、推测行车轨迹。Kinect的处理机制也很类似，对于被遮盖或重叠的人体部位，通过相邻的关节点以及机器学习的结果，来进行准确的部位推测。因此，即使你穿着长裙，Kinect还是可以准确识别或者推测出你的腿骨和膝关节。后面章节介绍Kinect SDK时会提到骨骼跟踪的每个关节指点（Joint）的状态有三种：Tracked（已跟踪）、Not Tracked（未跟踪）和Infered（推测而来）。
扩展阅读　如果你对以上Kinect相关的模式识别、计算机图形视觉、人工智能感兴趣，推荐你进一步阅读以下文章：
Jamie Shotton和Alex Kimpman等人联合发表的重要论文，也是Kinect原理基础Real-Time Human Pose Recognition in Parts from Single Depth Images。
Real-time body part recognition for Kinect，作者Jamie Shotton。
Efficient offset regression of body joint positions,作者Jamie Shotton。
Real-Time Classification of Dance Gestures from Skeleton Animation，作者MichalisRaptis、DarkoKirovski、Hugues Hoppe。
【责任编辑： TEL：（010）】&&&&&&
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