[發(fā)明專(zhuān)利]二維視頻圖像中的人體姿態(tài)識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410734845.3
• 申請(qǐng)日: 2014-12-05
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN104392223A
• 公開(kāi)（公告）日: 2015-03-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王傳旭;劉云;閆春娟;崔雪紅;李輝
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 青島科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06K9/66
• 代理公司: 青島聯(lián)智專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 37101
• 代理人: 李升娟

1.一種二維視頻圖像中的人體姿態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括下述步驟：

a、按照尺度空間分層原理將原始視頻圖像????????????????????????????????????????????????分為組，，為所述原始視頻圖像的分辨率；

b、對(duì)每組視頻圖像采樣，計(jì)算一個(gè)尺度為的采樣圖像，為中的其中一個(gè)尺度，表示第組視頻圖像，，為所述原始視頻圖像的分辨率，一般地，為設(shè)定的大于1的自然數(shù)，表示每組視頻圖像包含的采樣視頻圖像的數(shù)量，；

c、對(duì)每組內(nèi)的采樣圖像分別計(jì)算HOG底層特征描述符；

d、以步驟c獲得的每組內(nèi)的一個(gè)采樣圖像的HOG底層特征描述符為基礎(chǔ)，根據(jù)預(yù)測(cè)公式計(jì)算每組內(nèi)尺度為中其余（）個(gè)尺度的采樣視頻圖像對(duì)應(yīng)的HOG底層特征描述符，和分別表示采樣圖像和采樣圖像的尺度，為設(shè)定值，為采樣圖像的HOG底層特征描述符，為采樣圖像的HOG底層特征描述符；

e、根據(jù)步驟c和步驟d的所有不同尺度采樣視頻圖像的HOG底層特征描述符，結(jié)合訓(xùn)練好的SVM，檢測(cè)所述原始視頻圖像中的不同尺度下的人體目標(biāo)區(qū)域；

f、采用訓(xùn)練好的隨機(jī)森林分類(lèi)器將步驟e檢測(cè)的人體目標(biāo)區(qū)域的像素進(jìn)行分類(lèi)，確定所述人體目標(biāo)區(qū)域中的肢體部位區(qū)域；

g、將步驟f確定的各肢體部位連接形成人體輪廓，實(shí)現(xiàn)人體姿態(tài)識(shí)別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的二維視頻圖像中的人體姿態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟b中，利用中的端部尺度對(duì)每組視頻圖像采樣，計(jì)算端部尺度對(duì)應(yīng)的采樣圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的二維視頻圖像中的人體姿態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，所述步驟f中的隨機(jī)森林分類(lèi)器通過(guò)下述方法訓(xùn)練：

獲取包括人體姿態(tài)的人工合成視頻圖像和目標(biāo)測(cè)試場(chǎng)景中的真實(shí)視頻圖像，每幅視頻圖像作為一個(gè)訓(xùn)練樣本；

依據(jù)設(shè)定肢體部位將每個(gè)訓(xùn)練樣本中的背景區(qū)域及人體目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注；

利用SURF算子計(jì)算每個(gè)標(biāo)注區(qū)域的像素特征，所有標(biāo)注區(qū)域及其像素特征數(shù)據(jù)構(gòu)成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合；

利用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合及目標(biāo)函數(shù)對(duì)隨機(jī)森林分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練；

其中，為隨機(jī)森林中的一個(gè)決策樹(shù)的一個(gè)分類(lèi)節(jié)點(diǎn)，為權(quán)值，為信息熵計(jì)算函數(shù)，是所述人工合成視頻圖像訓(xùn)練樣本中標(biāo)注區(qū)域的像素特征，是所述真實(shí)視頻圖像訓(xùn)練樣本中標(biāo)注區(qū)域的像素特征，是所述人工合成視頻圖像訓(xùn)練樣本中已標(biāo)注的第個(gè)肢體部位的像素特征的統(tǒng)計(jì)描述符，是所述人工合成視頻圖像訓(xùn)練樣本中所有標(biāo)注區(qū)域內(nèi)所有像素特征的統(tǒng)計(jì)描述符，是所述真實(shí)視頻圖像訓(xùn)練樣本中所有標(biāo)注區(qū)域內(nèi)所有像素特征的統(tǒng)計(jì)描述符，為和的距離。