[發明專利]針對可視媒體中形體動作內容的智能分析與視覺表達方法

在審

• 申請號: 201711491669.5
• 申請日: 2017-12-30
• 公開（公告）號: CN108133195A
• 公開（公告）日: 2018-06-08
• 發明（設計）人: 陳強;蘇卓;陳慧妍
• 申請（專利權）人: 陳強;蘇卓;陳慧妍
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/48;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種針對可視媒體中形體動作內容的智能分析與視覺表達方法，其特征在于，包括：

獲取可視媒體，為所述可視媒體中的形體動作建立屬性驅動的圖形化形體動作數據智能分析框架；

根據所述建立的框架，建立幾何特征感知的形體動作圖形化表示，強化形體動作的圖形化特征；

根據所述圖形化特征進行智能分析。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述為可視媒體中的形體動作建立屬性驅動的圖形化形體動作數據智能分析框架，包括：

對圖像進行特征提取；

根據提取的特征，建立基于屬性的媒體描述體系；

進行模型學習；

根據模型學習結果，建立基于屬性的任務解決方案；

根據所述基于屬性的媒體描述體系和所述基于屬性的任務解決方案，執行設定任務操作。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據提取的特征，建立基于屬性的媒體描述體系，包括：

以動作屬性描述可視媒體教學資源，建立視頻內容和動作類型描述之間的映射關系。

4.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述建立幾何特征感知的形體動作圖形化表示，包括：

進行基于小波的壓縮與保持形體動作知識特征的逐層圖形化處理；

進行低層圖像特征到中層動作屬性的建模；

進行基于邊緣控制的三元插值輪廓細分；

進行基于Hilbert積分不等式約束的內關節式形體動作圖形化。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述進行基于小波的壓縮與保持形體動作知識特征的逐層圖形化處理，包括：

完善靜止圖形圖像與動作可視媒體的基于小波變換多尺度分解編碼，針對可視媒體形體動作視覺內容，構造圖像多尺度分解與圖形化序列；

拓展小波圖像編碼方法到三維圖形；

利用小波提升算法對形體動作的三維圖形進行多尺度分解，將細密的幾何模型分解生成小數據量、適合于幾何特征感知的網格層來表示；

把形體動作的知識特征參數化，建立形體動作與知識分類值的對應函數關系；

根據優化的形體動作的知識特征進行屬性表示，優化形體動作的知識特征值，根據知識特征最優值消除冗余幾何信息。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述進行低層圖像特征到中層動作屬性的建模，包括：

建立動作圖像、形體動作教學可視媒體數據庫，提取低層圖像特征，建立形體動作內容訓練集；

采用判別式模型或生成模型，建立低層圖像特征到動作屬性間的對應關系；

從離散的像素點中恢復出示范者整體，保持動作與形體一致性與整體性，實現形體動作的中層語義信息屬性的表示。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述進行基于Hilbert積分不等式約束的內關節式形體動作圖形化，包括：

采用算子理論描述動作多尺度分解、目標動作的一致性與整體性的構造形態；

針對示范者體格、動作、視角差異，采用內關節式表示方法，將其中的差異用內關節式的形變表示，并以Hilbert積分不等式對其進行約束；

建立衡量動作的內關節式圖形化表示模型之間差異的評價標準，實現對形體動作的圖形化描述。