[發明專利]一種基于遮擋修復和局部相似性匹配的三維步態識別方法

有效

• 申請號: 201410338516.7
• 申請日: 2014-07-16
• 公開（公告）號: CN104063702A
• 公開（公告）日: 2014-09-24
• 發明（設計）人: 唐琎;羅堅;許天水;王富強;郝勇峰;毛芳
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/66
• 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

1.一種基于遮擋修復和局部相似性匹配的三維步態識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

A、對單個深度攝像機采集到的深度圖像進行背景剔除和小波的軟閥值濾波，得到濾波修復后的步態深度圖像；

B、利用濾波修復后的步態深度圖像進行三維步態點云數據提取，并通過基于高斯和平均曲率熵值的點云精減方法完成三維表面特征建模，得到三維步態表面模型；

C、對三維步態表面模型，運用局部相似性匹配方法進行各視角公共步態特征數據提取，將各視角步態周期內所有公共步態特征分別進行數據融合，生成三維局部融合步態模型，利用各視角三維局部融合步態模型得到多視角三維局部融合步態特征庫；

D、對各視角三維局部融合步態模型按解剖學原理進行分塊，按視角提取待訓練三維局部融合步態模型中各分塊輪廓線，并運用Fourier描述子分別完成特征提取和聚類，以此為基礎實現遮擋識別時的步態遮擋區域檢測和定位；

E、運用遮擋變換修復模型，完成步態遮擋區域數據的修復，得到遮擋修復后的三維局部融合步態模型；

F、對遮擋修復后的三維局部融合步態模型，分類完成有遮擋條件下的視角可變三維步態識別。

2.根據權利要求1所述的基于遮擋修復和局部相似性匹配的三維步態識別方法，其特征在于，所述步驟A中，濾波修復后的步態深度圖像獲取過程如下：

1)使用Kinect深度攝像機獲取場景的深度圖像，建立深度圖像的背景模型，利用深度圖像幀間差異法和背景剪除法獲得人體步態深度圖像；或者，直接利用Kinect深度攝像機獲取的深度圖像，對深度圖像做人體邊緣檢測算法，再運用人體模板匹配方法，將人體步態數據從深度圖像中摳出，實現與背景無關的人體步態數據提取，得到人體步態深度圖像；

2)令上述人體步態深度圖像像素點數為N＝2^J，對人體步態深度圖像進行分辨率為L的小波變換，得到各分辨率下的小波系數W_j,i；其中，0≤L<J，j＝L,L+1,...,J-1，i＝1,...,2^j；

3)對小波系數進行軟閥值去噪處理，得到軟閥值去噪處理后的系數

W~j,i=Wj,i-λWj,i≥λ0|Wj,i|<λWj,i+λWj,i≤-λ;]]>

其中，σ為人體步態深度圖像噪聲的標準差；

4)進行小波逆變換：對閥值去噪處理后的小波系數做小波逆變換，得到濾波后的步態深度圖像。