[發明專利]基于步態三維輪廓匹配合成的視角大幅可變步態識別方法

有效

• 申請號: 201410338499.7
• 申請日: 2014-07-16
• 公開（公告）號: CN104061907A
• 公開（公告）日: 2014-09-24
• 發明（設計）人: 唐琎;羅堅;王富強;許天水;郝勇峰;毛芳
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G01C11/00
• 分類號: G01C11/00;A61B5/11;G06T7/20
• 代理公司: 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113
• 代理人: 馬強

1.一種基于步態三維輪廓匹配合成的視角大幅可變步態識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)對單個深度攝像機采集到的彩色圖像和深度圖像進行基于雙質心自適應匹配的運動人體檢測，提取出去除背景的步態深度圖像；

2)對步態深度圖像進行基于多曲線擬合和高斯分布信息融合的深度圖像修復；

3)利用修復后的步態深度圖像進行步態點云提取，完成三維表面建模，得到三維步態表面模型；

4)將一個步態周期內所有三維步態表面模型進行數據融合，生成一個以頭部特征為核心的三維融合步態能量模型；將兩個不同訓練視角的三維融合步態能量模型旋轉至同一視角，運用三維輪廓匹配方法完成不同視角三維融合步態能量模型表面對接，將表面對接后的三維融合步態能量模型進行三維映射旋轉變換，并投影到二維空間，運用分塊掃描方法完成多視角步態模糊輪廓圖的提取；

5)將提取的步態模糊輪廓圖作為全局特征，通過典型關聯分析方法融入到多視角步態子圖局部特征中，構成融合的步態子圖特征空間，并以此作為步態特征，運用異質進化方法完成集成分類器權向量的求解，設計出最佳效果的集成分類器，完成視角大幅可變的三維步態分類識別。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟1)中，所述去除背景的步態深度圖像具體提取過程如下：

1)對單個深度攝像機采集到的彩色圖像進行背景建模，利用幀間差異法和背景剪除法獲得去除背景的RGB人體圖像；

2)設定閾值Td，刪除閥值取值范圍之外的深度數據，歸一化單個深度攝像機采集到的深度圖像，得到去除背景的深度粗提取前景目標圖；所述閾值Td由下式確定：

Pmin×28dmax-dmin≤Td≤Pmax×28dmax-dmin;]]>

其中，P_min＝1500，P_max＝6500，d_max為深度圖像中的最大深度值，d_min為深度圖像中的最小深度值；

3)計算RGB人體圖像的質心和頭部質心利用深度圖像與彩色圖像中點的坐標轉換關系，得到深度粗提取前景目標圖中的人體質心和頭部質心將彩色圖像和深度圖像人體質心和頭部質心間的距離比值作為人體區域縮放比，根據所述人體區域縮放比對彩色圖像進行縮放，得到自適應RGB縮放圖；

4)計算自適應RGB縮放圖中人體區域質心并由下式得到深度圖像中的人體區域匹配點(x′_i,y′_i)，得到自適應RGB縮放圖與深度粗提取前景目標圖之間的匹配關系式：

xi′=xi+(x‾depthb-x‾s)yi′=yi+(y‾depthb-y‾s);]]>

其中，(x_i，y_i)為自適應RGB縮放圖中的人體區域點坐標；

5)利用上述匹配關系式從深度粗提取前景目標圖中提取出步態深度圖像。