封面文章：李国友，李晨光，王维江，等. 基于单样本学习的多特征人体姿态模型识别研究[J]. 光电工程，2021，48(2): 200099 

随着人机交互、虚拟现实等相关领域的发展，人体姿态识别已经成为热门研究课题。由于人体属于非刚性模型，具有时变性的特点，导致识别的准确性和鲁棒性不理想。本文基于KinectV2体感摄像头采集的骨骼信息，结合人体角度和距离特征，提出了一种基于单样本学习的模型匹配方法。首先，通过对采集的骨骼信息进行特征提取，计算关节点向量夹角和关节点的位移并设定阈值，其次待测姿态与模板姿态进行匹配计算，满足阈值限定范围则识别成功。实验结果表明，该方法能够实时的检测和识别阈值限定范围内定义的人体姿态，提高了识别的准确性和鲁棒性。