[發明專利]實時人體動作的識別方法和實時人體動作的識別裝置

有效

• 申請號: 201711200452.4
• 申請日: 2017-11-24
• 公開（公告）號: CN107832736B
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: 周曉軍;李驪;李朔;盛贊;王行
• 申請（專利權）人: 南京華捷艾米軟件科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06F3/01
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 李明

1.一種實時人體動作的識別方法，其特征在于，所述方法包括：

實時獲取待識別人體的深度圖像；

根據所述深度圖像，提取所述深度圖像中人體的骨架數據，并對所述骨架數據進行歸一化處理；其中，所述骨架數據包括人體關鍵節點的關節點數據集合；

獲取動作錄制文件，其中，所述動作錄制文件包括預先設定的動作錄制文件；

根據所述動作錄制文件，設置關節點組合，并標記所述動作錄制文件中的動作的起止位置，所述關節點組合能夠避免其他關節點或者噪點數據造成的影響；

利用預定算法，對所述動作錄制文件中的動作進行訓練，提取特征向量保存成動作模板文件；

基于所述動作模板文件和所述關節點數據集合，對所述待識別人體的動作進行識別，輸出識別結果；

所述根據所述深度圖像，提取所述深度圖像中人體的骨架數據的步驟包括：

提取所述深度圖像中的像素點的深度信息；

根據所述像素點的深度信息，將所述深度圖像分割成前景圖像和背景圖像；

將所述前景圖像與標準人體模型進行比較，以獲得所述骨架數據。

2.根據權利要求1所述的識別方法，其特征在于，所述動作錄制文件還包括用戶自定義的動作錄制文件；

所述獲取動作錄制文件的步驟包括：

錄制用戶所展示的動作，以形成所述用戶自定義的動作錄制文件。

3.根據權利要求1或2所述的識別方法，其特征在于，所述根據所述動作錄制文件，設置關節點組合的步驟包括：

基于所述動作錄制文件，提取所述動作錄制文件中的動作所用到的每個關節點，生成關節點組合；

其中，所述動作錄制文件中的動作包括左手的姿勢，所述左手的姿勢包括左手平舉和/或左手上舉，相應地，所述關節點組合包括左肩關節點、左肘關節點和左手關節點。

4.根據權利要求1或2所述的識別方法，其特征在于，所述預定算法包括優化后的DTW算法。

5.一種實時人體動作的識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

骨架識別模塊，所述骨架識別模塊用于實時獲取待識別人體的深度圖像；以及，根據所述深度圖像，提取所述深度圖像中人體的骨架數據，并對所述骨架數據進行歸一化處理；其中，所述骨架數據包括人體關鍵節點的關節點數據集合；

錄制模塊，所述錄制模塊用于獲取動作錄制文件，其中，所述動作錄制文件包括預先設定的動作錄制文件；

播放模塊，所述播放模塊用于根據所述動作錄制文件，設置關節點組合，并標記所述動作錄制文件中的動作的起止位置，所述關節點組合能夠避免其他關節點或者噪點數據造成的影響；

動作訓練模塊，所述動作訓練模塊用于利用預定算法，對所述動作錄制文件中的動作進行訓練，提取特征向量保存成動作模板文件；

動作識別模塊，所述動作識別模塊用于基于所述動作模板文件和所述關節點數據集合，對所述待識別人體的動作進行識別，輸出識別結果；

所述骨架識別模塊還用于：

提取所述深度圖像中的像素點的深度信息；

根據所述像素點的深度信息，將所述深度圖像分割成前景圖像和背景圖像；

將所述前景圖像與標準人體模型進行比較，以獲得所述骨架數據。

6.根據權利要求5所述的識別裝置，其特征在于，所述動作錄制文件還包括用戶自定義的動作錄制文件；所述錄制模塊還用于錄制用戶所展示的動作，以形成所述用戶自定義的動作錄制文件。

7.根據權利要求5或6所述的識別裝置，其特征在于，所述播放模塊還用于：

基于所述動作錄制文件，提取所述動作錄制文件中的動作所用到的每個關節點，生成關節點組合；

其中，所述動作錄制文件中的動作包括左手的姿勢，所述左手的姿勢包括左手平舉和/或左手上舉，相應地，所述關節點組合包括左肩關節點、左肘關節點和左手關節點。

8.根據權利要求5或6所述的識別裝置，其特征在于，所述預定算法包括優化后的DTW算法。