[發明專利]基于姿態估計的人體行為識別方法在審
| 申請號： | 201810079476.7 | 申請日： | 2018-01-26 |
| 公開（公告）號： | CN108446583A | 公開（公告）日： | 2018-08-24 |
| 發明（設計）人： | 姬紅兵;薛飛;張文博;朱志剛;曹奕 | 申請（專利權）人： | 西安電子科技大學昆山創新研究院;西安電子科技大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 陜西電子工業專利中心 61205 | 代理人： | 王品華;朱紅星 |
| 地址： | 215347 江蘇省*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 視頻 人體行為識別 人體關節 姿態估計 視頻特征 點位置 訓練集 智能視頻監控 矩陣 距離變化量 訓練分類器 矩陣生成 人機交互 人體行為 視頻檢索 數據集中 相鄰兩幀 變化量 測試集 點距離 分類器 可用 分段 測試 分類 | ||
1.一種基于姿態估計的人體行為識別方法，包括：
(1)提取視頻中每幀人體關節點位置坐標：
(1a)利用Open-pose方法對視頻中每幀人體進行姿態估計，得到人體脖子、胸部、頭部、右肩、左肩、右臀部、左臀部、右手肘、左手肘、右膝蓋、左膝蓋、右手腕、左手腕、右腳踝和左腳踝這15個關節點的位置坐標，其中第k個關節點的坐標表示為Lk＝(xk,yk)，k從1到15；
(1b)對每個關節點的位置坐標進行歸一化；
(1c)用歸一化之后的15個關節點位置坐標構成坐標矩陣P，P＝[(x1,y1),(x2,y2),...,(xk,yk),...,(x15,y15)],其中(xk,yk)表示第k個關節點歸一化之后的坐標；
(2)計算相鄰兩幀人體關節點距離變化量矩陣：
(2a)根據相鄰兩幀的坐標矩陣Pn和Pn-1，計算相鄰兩幀關節點位置坐標變化量矩陣
(2b)根據關節點位置坐標變化量矩陣計算關節點距離變化量矩陣D；
(3)生成視頻特征：
(3a)按照視頻的時間長度將視頻平均分成4段，將每一段視頻中相鄰兩幀產生的距離變化量矩陣D相加，得到各段累計距離變化量矩陣Di，i從1到4；
(3b)對Di進行L2歸一化，得到歸一化之后的Di'；
(3c)將累計距離變化量矩陣Di'串聯起來作為整個視頻的特征：
F＝[D1',D2',D3',D4']；
(4)訓練分類器對視頻進行分類：
(4a)把sub-JHMDB數據集的視頻分成訓練集和測試集兩部分，將訓練集視頻的特征輸入到支持向量機中進行訓練，得到訓練好的支持向量機；
(4b)把測試集視頻的特征輸入到訓練好的支持向量機中得到分類結果。
2.根據權利要求1所述的方法，其中步驟(1b)中對每個關節點的位置坐標進行歸一化，按如下公式進行：
其中x,y表示歸一化前的坐標，x',y'表示歸一化后的坐標，W表示視頻的每一幀寬度，H表示視頻的每一幀高度。
3.根據權利要求1所述的方法，其中步驟(2a)中計算相鄰兩幀關節點位置坐標變化量矩陣按如下公式計算：
其中Pn和Pn-1分別表示前一幀和后一幀的關節點位置矩陣，dxk和dyk表示第k個關節點相鄰兩幀坐標變化量。
4.根據權利要求1所述的方法，其中步驟(2b)中計算關節點距離變化量矩陣D，按如下公式計算：
其中dxk和dyk表示中第k個元素。
5.根據權利要求1所述的方法，其中步驟(3b)中對Di進行L2歸一化得到Di'，按如下公式計算：
其中Di＝[d1,d2,...,dk,...,d15]是第i段視頻累計距離變化量矩陣，dk表示Di中第k個元素，是Di的L2范數，表示Di中第k個元素的平方。
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