[發(fā)明專利]一種基于光流定位和滑動窗口檢測的多人姿態(tài)識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611013187.4
• 申請日: 2016-11-17
• 公開（公告）號: CN106611157B
• 公開（公告）日: 2019-11-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宮法明;李翛然;宮文娟;朱朋海
• 申請（專利權(quán)）人: 中國石油大學(華東)
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 11246 北京眾合誠成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 夏艷<國際申請>=<國際公布>=<進入國

1.一種基于光流定位和滑動窗口檢測的多人姿態(tài)識別方法，其特征在于，所述基于光流定位和滑動窗口檢測的多人姿態(tài)識別方法獲取視頻中圖像光流向量，得到圖像中運動物體的區(qū)域，利用基于身體部分的方法對運動物體區(qū)域進行人體姿態(tài)識別；以獲取圖像序列中光流向量為基礎(chǔ)，利用數(shù)據(jù)和空間約束檢測出圖像序列之間的光流向量變化，利用魯棒性對參數(shù)進行優(yōu)化，進行迭代和矯正獲得光流信息，對提取的運動區(qū)域進行滑動窗口檢測，比對圖像與身體部分外形模板的相似度；

利用樹形結(jié)構(gòu)對人體建模，將圖像對人體各個部分的響應(yīng)以信息傳遞的方式綜合計算，實現(xiàn)人體在圖像中的定位；通過回傳進行人體部分的定位，使用滑動窗口的方法獲取運動目標的動作時序，通過連接各個局部動作片段的特征描述整個動作序列；使用直方圖相交操作來完成特征匹配識別工作；計算運動區(qū)域的對應(yīng)關(guān)系，進行多人姿態(tài)識別、人數(shù)統(tǒng)計和人員跟蹤；

利用魯棒性對參數(shù)進行優(yōu)化中，魯棒性利用光流算法對參數(shù)進行優(yōu)化，具體包括：

首先對算法所需參數(shù)賦初值進行初始化；然后根據(jù)數(shù)據(jù)約束和空間一致性約束列出目標函數(shù)，判斷目標函數(shù)是否連續(xù)，若連續(xù)則直接進行魯棒性估計，若不連續(xù)則先添加線程使之變?yōu)檫B續(xù)再進行魯棒性估計，根據(jù)魯棒性估計對參數(shù)進行優(yōu)化；

最后根據(jù)超松弛參數(shù)對求得的流場進行迭代和矯正得到最終的光流估計。

2.如權(quán)利要求1所述的基于光流定位和滑動窗口檢測的多人姿態(tài)識別方法，其特征在于，對提取的運動區(qū)域進行滑動窗口檢測中，需進行局部窗口匹配的動作識別，所述局部窗口匹配的動作識別包括：通過對視頻流中的運動目標進行光流檢測定位以及局部模型匹配，對運動目標進行3D骨架提取，通過特征重構(gòu)編碼，使用特征直方圖的方式對特征進行表示，通過對直方圖的識別鏈接，進行對人體姿態(tài)的識別。

3.如權(quán)利要求1所述的基于光流定位和滑動窗口檢測的多人姿態(tài)識別方法，其特征在于，獲取數(shù)據(jù)約束的子函數(shù)，I(x,y,t)＝I(s+uδt,y+vδt,t+δt)，(u,v)表示點(x,y)在時間t時的狀態(tài)，(u,v)是一個點的水平和豎直方向的速度，δt很小；數(shù)據(jù)約束的目標函數(shù)為：I_x表示I對x求偏導，為目標區(qū)域；

當目標區(qū)域很小時，u＝(u,v)的解通過增加空間相干性，空間相干性的目標函數(shù)為：u_x表示u對x求偏導；結(jié)合數(shù)據(jù)約束和空間一致性約束，總目標函數(shù)為：E(u)＝E_D(u)+λE_s(u)。

4.如權(quán)利要求3所述的基于光流定位和滑動窗口檢測的多人姿態(tài)識別方法，其特征在于，魯棒性統(tǒng)計量的作用是查找參數(shù)和優(yōu)化擬合模型；對于一幅m×m的圖像，定義一個網(wǎng)格：

(i(s),j(s))代表點s的像素坐標；在一個擬合模型中，對于一個測試集d＝{d₀,d₁,…,d_s},s∈S，目標是找到一個參數(shù)值使得殘差最小：

σ_s是尺度參數(shù)，ρ是魯棒性估計量；正則化后的目標函數(shù)代表s在網(wǎng)格上的東南西北的點，σ₁和σ₂是尺度參數(shù)，ρ₁和ρ₂可能是不同的值；ρ₁和ρ₂是魯棒性估計；

在空間約束函數(shù)中加入線程，使目標函數(shù)變?yōu)檫B續(xù)函數(shù)；添加一個二元線性進程l_x,n之后，新的目標函數(shù)E(u，l)：α_x和β_x分別是控制平滑項和懲罰項的常量；繼續(xù)添加新的進程d_x得到新的目標函數(shù)E(u,l,d)：

從進程到魯棒性的轉(zhuǎn)換就是將魯棒性估計量ρ添加到目標函數(shù)中；新的目標函數(shù)變?yōu)椋?/p>

從魯棒性到進程的轉(zhuǎn)換加入一個異常進程函數(shù)z(x)；目標函數(shù)E(u,d,l)：

P(x)是懲罰項，d,l≥0；異常進程z(x)為：