[發明專利]基于體感攝像機的人體活動識別的特征提取方法

在審

• 申請號: 201410330879.6
• 申請日: 2014-07-11
• 公開（公告）號: CN104091167A
• 公開（公告）日: 2014-10-08
• 發明（設計）人: 程洪;趙洋;楊路
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 成都信博專利代理有限責任公司 51200
• 代理人: 卓仲陽

1.一種基于體感攝像機的人體活動識別的特征提取方法，其特征在于，包括

S1：從體感攝像機的彩色圖像序列中，提取人體活動時空興趣點p，其坐標為(x,y,t)；

S2：以人體活動時空興趣點p為中心，計算彩色圖像序列中光流直方圖HOF特征和梯度直方圖HOG特征；

S3：從體感攝像機的深度圖像序列中，找到對應的人體活動時空興趣點p，以人體活動時空興趣點p為中心，計算局部深度特征LDP；

S4：將人體活動時空興趣點p的光流直方圖HOF特征、梯度直方圖HOG特征和局部深度特征LDP連接起來，組成特征S_p＝(x,y,t,HOG,HOF,LDP)。

2.如權利要求1所述的基于體感攝像機的人體活動識別的特征提取方法，其特征在于，所述計算彩色圖像序列中光流直方圖HOF特征的方法為：以人體活動時空興趣點p為中心，將局部時空小塊按x,y,t方向均分成3×3×2共18個小格，將0度至360度的光流方向劃分成0度至90度、90度至180度、180度至270度和270度至360度這四個主方向，外加一個光流量為零的方向；計算每個像素位置所得光流，之后在這五個方向做量化和直方圖統計，得到每個小格的統計結果為一個五維向量，18個小格按x,y,t的順序順次連接可得到一個90維的光流直方圖HOF特征；

所述計算彩色圖像序列中梯度直方圖HOG特征的方法為：以人體活動時空興趣點p為中心，將局部時空小塊按x,y,t方向均分成3×3×2共18個小格，將0度至360度的梯度方向劃分成0度至90度、90度至180度、180度至270度和270度至360度這四個主方向；計算每個像素位置所得梯度，之后在這四個方向做量化和直方圖統計，得到每個小格的統計結果為一個四維向量，18個小格按x,y,t的順序順次連接可得到一個72維的梯度直方圖HOG特征。

3.如權利要求1所述的基于體感攝像機的人體活動識別的特征提取方法，其特征在于，所述計算局部深度特征LDP的方法為：以人體活動時空興趣點p為中心，選取N×N個像素的方格，把方格分成M×M個區塊，其中每個區塊包含N²/M²個像素；計算每個區塊里的像素深度值的平均值；計算任意兩個區塊平均值的差；將差值組合，并做歸一化處理，生成局部深度特征LDP。