[發(fā)明專利]一種復雜3D運動識別方法及裝置

有效

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• 申請日: 2014-06-30
• 公開（公告）號: CN104050461B
• 公開（公告）日: 2017-05-03
• 發(fā)明（設計）人: 楊劍宇;徐浩然;顧超
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司11227
• 代理人: 常亮

技術領域

本發(fā)明涉及形狀運動識別分析領域，尤其涉及一種復雜3D運動識別方法及裝置。

背景技術

基于軌跡的運動識別分析在機器人和自動化領域一直是熱門的研究課題。該研究課題發(fā)展至今，對復雜的運動進行識別仍然是人們在各種應用領域中不得不面對的巨大挑戰(zhàn)。

現如今，越來越多基于運動識別的應用正在工程領域中發(fā)揮著巨大的作用，例如視頻監(jiān)控、自動監(jiān)測與識別、人機交互等。

對于較好的運動識別效果而言，良好的運動軌跡模型和高效的識別引擎缺一不可。因為，運動軌跡是進行運動模式識別的重要線索，而使用良好的軌跡模型更有助于提取突出的運動特征。同時，為了兼顧識別的速度和精度，必須要有高效的識別引擎來配合軌跡模型的工作。現存的很多運動識別方法運用了歐氏距離、軌跡輪廓描述、各種各樣的變換函數等多種手段和工具。但這些方法基本上都不能有效利用運動軌跡的顯著特征，因此，多數情況下不能用來識別復雜的運動軌跡。

因此，針對上述技術問題，有必要提供一種新型的對復雜3D進行運動識別方法。

發(fā)明內容

本發(fā)明提供了一種復雜3D運動識別方法及裝置，本發(fā)明能夠有效的利用運動軌跡的顯著特征來進行運動識別，從而提高了3D復雜運動識別精度和準確率。

一種復雜3D運動識別方法，包括：

獲得物體的3D運動軌跡的多個軌跡點；

計算每個軌跡點的曲率和扭矩，計算每個軌跡點的曲率對于弧長的一階導數獲得曲率導數，計算每個軌跡點的扭矩對于弧長的一階導數獲得扭矩導數；將每個軌跡點的曲率、扭矩、曲率導數和扭矩導數四個參數，組成每個軌跡點的簽名描述子，簽名描述子用于表示軌跡點特征信息；

依據每個軌跡點的簽名描述子中四個參數與零的大小關系，將多個軌跡點分為四類，其中第一類為直線、第二類為平面弧、第三類為左手螺旋、第四類為右手螺旋；

按預設算法對每個軌跡點進行運算，獲得每個軌跡點的尺度信息，將每個軌跡點的簽名描述子和尺度信息的結合，作為該軌跡點的描述子；所述尺度信息用于指示不同軌跡點的彎曲程度；

將多個軌跡點的描述子依次組合的序列，作為所述3D運動軌跡的描述子，描述子用于表示3D運動軌跡特征信息；

將3D運動軌跡的描述子與數據庫中多個描述子進行匹配，當匹配成功后則將與數據庫的描述子對應的運動類型賦予該3D運動軌跡。

優(yōu)選的，在獲得3D運動軌跡的描述子之前還包括：

將多個軌跡點中位置相鄰且類別相同的軌跡點組成軌跡原子，生成多個軌跡原子，每個軌跡原子的類別與其內軌跡點的類別相同，包括第一類、第二類第三類和第四類，其中每個軌跡原子中包括至少一個軌跡點；

將每個軌跡原子中的一個軌跡點的尺度信息作為該軌跡原子的尺度信息；將每個軌跡原子的類別和尺度信息作為該軌跡原子的描述子；將多個軌跡原子的描述子依次組合的序列，作為所述3D運動軌跡的描述子。

優(yōu)選的，將每個軌跡原子中的一個軌跡點的尺度信息作為該軌跡原子的尺度信息包括：

考察每個軌跡原子中每個軌跡點的尺度信息，將最大的尺度信息作為該軌跡原子的尺度信息。

優(yōu)選的，按預設算法對每個軌跡點進行運算，獲得每個軌跡點的尺度信息包括：

對于第二類中每個軌跡點，將曲率的與曲率導數的平方和的平方根，作為第二類中的每個軌跡點的尺度信息；

對于第三類和第四類中每個軌跡點，將扭矩與扭矩導數的平方和的平方根，作為第三類和第四類中每個軌跡點的尺度信息；

對于第一類中每個軌跡點，按上述兩種方式之一進行計算，獲得第一類中每個軌跡點的尺度信息。

優(yōu)選的，將該3D運動軌跡的描述子與數據庫的描述子進行匹配包括：

將3D運動軌跡的描述子與數據庫的描述子一一進行LCSS參數計算，獲得3D運動軌跡的描述子與數據庫中多個描述子的多個距離；

獲取多個距離中最小值對應描述子，將該描述子作為匹配結果。

一種復雜3D運動識別裝置，包括：

獲取單元，用于獲得物體的3D運動軌跡的多個軌跡點；

簽名描述子單元，用于計算每個軌跡點的曲率和扭矩，計算每個軌跡點的曲率對于弧長的一階導數獲得曲率導數，計算每個軌跡點的扭矩對于弧長的一階導數獲得扭矩導數；將每個軌跡點的曲率、扭矩、曲率導數和扭矩導數四個參數，組成每個軌跡點的簽名描述子；