[發明專利]基于幾何骨架的人體姿態重建方法

無效

• 申請號: 200810033510.3
• 申請日: 2008-02-04
• 公開（公告）號: CN101246602A
• 公開（公告）日: 2008-08-20
• 發明（設計）人: 樂嘉錦;夏小玲;甘泉;羅曼
• 申請（專利權）人: 東華大學
• 主分類號: G06T17/00
• 分類號: G06T17/00;G06K9/38;A61B5/107
• 代理公司: 上海泰能知識產權代理事務所
• 代理人: 黃志達;謝文凱

技術領域

本發明屬智能視頻監控技術領域，特別是涉及一種基于幾何骨架的人體姿態重建方法。

背景技術

在智能視頻監控系統中，人體姿態重建是第二個階段。通過人體姿態重建，能夠確定監控視頻中人體的姿態，通過檢索姿態庫中的人體姿態，判斷該姿態的危險程度，從而采取一定的預警措施。人體姿態重建是計算機視覺和模式識別的一個基本問題，它被應用到很多領域，如視頻監控、體育運動分析、輔助臨床醫療診斷等。進行有效的人體姿態重建，能夠擴展視頻監控系統的功能，使計算機能夠更容易地學習、分析和理解人類的動作和行為，從而使視頻監控系統變得更智能，有著重要的研究價值。

傳統的人體運動分析方法一般分為兩種。一是在人體的各個關節部位分別加裝機電傳感器。在人體運動過程中，傳感器會不斷地將各關節在空間中的位置返回給計算機，這樣計算機就可以精確獲得人體在各個時刻的運動信息。二是針對圖像序列進行分析。圖像序列可以是單個攝像機拍下的，也可以是多個攝像機同時從各個視角拍下的。目前，已經提出的人體姿態重建算法中，大多數采用從圖像中提取特征，并與人體模型進行匹配，算法比較復雜，效率也較低。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種利用人體幾何骨架，克服傳統方法的局限性，提高姿態重建的準確性，得到較高的處理效率，能夠在智能視頻監控系統中進行穩定而有效的人體姿態重建。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：提供一種基于幾何骨架的人體姿態重建方法，包括下列步驟：

(1)確定人體骨架模型：將人體看成一個由關節點連接的剛體集合，以一條線段來表示一個剛體，得到三維人體骨架模型；

(2)圖像預處理：將視頻幀通過雙向濾波模糊內部紋理保留邊界輪廓信息，然后進行閾值化處理得到二值圖像，再通過不同形態學濾波、腐蝕、下采樣、上采樣一系列數學形態學方法對其進行進一步處理，得到背景和人體分離的二值圖像；

(3)獲取人體幾何骨架：從分割出來的人體區域進行細化處理，求得線狀幾何骨架；

(4)標注首幀關節點：將手工標注或自動標注的關節點綁定到幾何骨架上，限制初始關節特征點的位置，縮小初始誤差；

(5)用光流法跟蹤關節點：通過標注的方式或自動標注的方法，選定需要跟蹤的關節點，將關節點集合作為參數，用光流法求得關節點的新位置；

(6)結合幾何骨架對跟蹤得到的新關節點進行錯誤判定和位置校正：根據人體生理先驗知識，將對光流法計算出的偏離正常位置較遠的出錯點拉回來綁定在幾何骨架上進行校正；

(7)人體姿態三維重建：用比例正交投影模型的參數估計方法，將關節點二維坐標序列轉換為三維骨架模型。

所述的步驟(2)的方法為：

1)先對原幀圖像進行雙向濾波，模糊物體內部紋理，保留物體邊緣輪廓信息；

2)將濾波后的圖像轉成灰度圖像；

3)用不同的閾值對灰度圖像進行閾值化分割；

4)對閾值化分割后的二值圖像進行形態學濾波；

5)進行反復的腐蝕和膨脹處理；

6)先后進行下采樣和上采樣處理；

7)對圖像像素分布進行統計分析得到最終結果。

所述的步驟(5)選用OpenCV視覺庫；所述的光流法為圖像金字塔中的迭代Lucas-Kanade光流跟蹤算法。

具體操作步驟如圖1所示。

1.人體骨架模型

我們將人體看成一個由關節點連接的剛體的集合。如上肢是由肘關節連接的上下臂兩個剛體組成的，上臂與軀干是由肩關節連接的。我們以一條線段來表示一個剛體，將人體運動簡化為人體骨架的運動，這樣就得到了一個三維人體骨架模型。如圖2所示，該人體模型共包含15個人體的關節點，14段鏈桿。表1-1給出了本方法采用的人體各部位的比例。