[發(fā)明專利]一種檢測多人軀干末端位置的方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210005323.0
• 申請日: 2012-01-10
• 公開（公告）號: CN102567721A
• 公開（公告）日: 2012-07-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宋瀅;周超峰;孫浩惠
• 申請（專利權(quán)）人: 北京水晶石數(shù)字科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機圖形領(lǐng)域，特別是運動圖像識別領(lǐng)域。

背景技術(shù)

在現(xiàn)有技術(shù)中判斷人體軀干末端的方法普遍效率低，實時性差，且基本都是針對一個攝像頭下一個或兩個人的場景進行處理。對于大場景多人的情況基本束手無策。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種檢測多人軀干末端位置的方法，其包括以下步驟：通過攝像機獲得場景深度圖；將所述場景深度圖的前景和背景分離；在所述場景深度圖的前景中分層，將人群分離成單體個人；計算所述每一個單體個人輪廓的輪廓重心；計算所述每一個單體個人輪廓上每一點到輪廓重心的測地距離；和從測地距離組成的函數(shù)集合中選取極大值作為每一個單體個人的四肢以及頭部的位置點。

進一步地，所述攝像機獲取場景深度采用一個或多個深度攝像機同步獲取。

進一步地，所述深度攝像機為微軟kinect。

進一步地，所述方法中將所述場景深度圖的前景和背景分離步驟進一步包括：在所述場景深度圖中獲取場景內(nèi)每一個景物距離攝像頭的距離；設(shè)定背景閾值將大于背景閾值的景物作為背景，將小于背景閾值的景物作為前景。

進一步地，所述方法中“在所述場景深度圖的前景中分層，將人群分離成單體個人”的步驟進一步包括：獲得所述場景深度圖中的前景景物與所述攝像機的距離；設(shè)定景深變化閾值，當兩個景物之間的景深變化大于所述景深變化閾值時，將兩個景物標記成不同的單體個人。

進一步地，所述計算所述每一個單體個人輪廓的輪廓重心的步驟包括：獲取所述單體個人輪廓上每一點的坐標值；計算所述輪廓上每一點坐標值的算術(shù)平均值作為所述單體個人的輪廓重心。

進一步地，所述計算所述每一個單體個人輪廓上每一點到輪廓重心的測地距離方法進一步包括，對分層后的單體個人輪廓進行橫向切片，將所述橫向切片建立成一棵連通樹，所述連通樹的根結(jié)點是單體個人輪廓的輪廓重心，其子結(jié)點是相鄰切片上輪廓點；以深度為依據(jù)遍歷輪廓上的點，一直到整個輪廓的每個輪廓點都能被所述連通樹遍歷。

進一步地，所述方法進一步包括，對于單體個人中深度不連續(xù)部分按照景深順序分割成不同的層；采用種子填充法將每層填充完整；獲得相鄰兩層之間的邊界線；當輪廓上的點與輪廓重心分屬不同的層時，計算輪廓上每一點到輪廓重心的測地距離的路線必須經(jīng)過所述相鄰兩層之間的邊界線。

進一步地，所述從測地距離組成的函數(shù)集合中選取極大值作為每一個單體個人的四肢以及頭部的位置點方法進一步包括：按照一定的順序選取輪廓上的點為自變量，以輪廓上的點到輪廓重心的測地距離為函數(shù)值建立函數(shù)集合；對所述函數(shù)集合求導(dǎo)；求導(dǎo)后導(dǎo)數(shù)為0的點既是四肢以及頭部的位置。

本發(fā)明通過分層和切片的方法，可以快速將人群分離并通過線性操作實現(xiàn)了實時處理。可以很快地找到單體個人的四肢和頭部。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一個具體的實施例中多個攝像機同步獲取場景深度圖的示意圖；

圖2為本發(fā)明一個具體的實施例中單體個人遮擋分層示意圖；和

圖3為本發(fā)明一個具體的實施例中遍歷輪廓上點的示意圖。

具體實施方式

本發(fā)明提供了一種檢測多人軀干末端位置的方法，其包括以下步驟。

步驟1，通過攝像機獲得場景深度圖。

在一個具體的實施例中如圖1所示，采用一個或者多個深度攝像機同步獲取活動區(qū)域場景中的深度圖。采用微軟Kinect攝像頭可以利用官方的SDK方便地對深度圖像進行處理。

步驟2，將所述場景深度圖的前景和背景分離。

檢測多人軀干時只關(guān)心前景中人的活動，因此需要將獲取到的深度圖像中的背景分離。在一個具體的實施例中，將背景分離采用以下的方法：

步驟201，在所述場景深度圖中獲取場景內(nèi)每一個景物距離攝像頭的距離；

步驟202，設(shè)定背景閾值將大于背景閾值的景物作為背景，將小于背景閾值的景物作為前景。

步驟3，在所述場景深度圖的前景中分層，將人群分離成單體個人。

由于檢測的是人群的軀干末端，就需要將人群分離成單體個人，在一個具體的實施例中，可以獲得所述場景深度圖中的前景景物與所述攝像機的距離；設(shè)定景深變化閾值，當兩個景物之間的景深變化大于所述景深變化閾值時，將兩個景物標記成不同的單體個人。當然，如果出現(xiàn)兩個人離得過于接近時也將過于接近的兩個人作為一個單體個人；如果一個人的手臂放在了自己身前等遮擋的情況也將其整體作為一個單體個人。

步驟4，計算所述每一個單體個人輪廓的輪廓重心。