[發明專利]人體動作表征的處理方法、系統、電子裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 201910072379.X
• 申請日: 2019-01-25
• 公開（公告）號: CN109840490B
• 公開（公告）日: 2021-10-22
• 發明（設計）人: 曹文明;魯義濤;曹桂濤
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市恒申知識產權事務所(普通合伙) 44312
• 代理人: 袁文英

本發明公開了一種人體動作表征的處理方法、系統、電子裝置及存儲介質，涉及人體動作捕捉技術領域，用于對人體的動作表征進行處理；包括：采集正在采集的動作數據中當前幀的下一幀人體姿態數據；將當前幀的下一幀動作數據進行空間轉換，得到在幾何代數空間內的人體姿態數據；根據人體姿態數據對人體姿態表征進行提取，得到人體姿態特征；對全部人體姿態特征進行分類及集成，得到動作數據的分類結果；在人體動作結束后結束采集人體姿態數據，并輸出分類結果，在人體動作結束前繼續采集人體姿態數據；從而不需要在得到一個動作的所有動作數據后才能夠對整個動作進行處理，因此降低了人體動作表征處理流程的復雜度及人體動作表征的處理難度。

技術領域

本發明涉及人體動作捕捉技術領域，尤其涉及一種人體動作表征的處理方法、系統、電子裝置及存儲介質。

背景技術

在計算機視覺及機器智能的研究中，經常需要基于3D骨架數據的時空空間中對人體動作的表征進行捕捉及處理，并因此誕生了多種捕捉及處理方法。

目前，主流的方法是：首先，基于手動涉及并提取人體動作特征；然后，基于統計、填充/截斷等方式對表征進行維度對齊，從而使得不同長度的動作的表征能夠適應后續處理流程的輸入；最后，使用機器學習/推理系統對人體動作進行分類識別，從而實現對人體動作的捕捉及處理。

然而，上述方法是通過對一個動作的全部姿態構成的序列來提取動作的表征，從而使得需要在得到一個動作的所有動作數據后才能夠對整個動作進行復雜的表征提取、變換及分類等處理，因此使得人體動作表征的處理流程復雜，增加了人體動作表征的處理難度。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種人體動作表征的處理方法、系統、電子裝置及存儲介質，旨在解決現有技術中人體動作表征的處理流程復雜而增加了人體動作表征的處理難度的技術問題。

為實現上述目的，本發明第一方面提供一種人體動作表征的處理方法，包括：采集正在采集的動作數據中當前幀的下一幀人體姿態數據；將當前幀的下一幀動作數據進行空間轉換，得到在幾何代數空間內的人體姿態數據；根據所述人體姿態數據在集合代數空間內對人體姿態表征進行提取，得到人體姿態特征；對全部所述人體姿態特征進行分類及集成，得到所述動作數據的分類結果；在人體動作結束后結束采集當前幀的下一幀人體姿態數據，并輸出所述分類結果，在人體動作結束前繼續采集當前幀的下一幀人體姿態數據。

進一步地，所述將所述下一幀動作數據進行空間轉換，得到在幾何代數空間內的人體姿態數據包括：建立歐式空間的三維坐標系，記做歐式坐標系，并建立幾何代數空間的三維坐標系，記做幾何代數坐標系；將當前幀的下一幀動作數據放入歐式坐標系內，并獲取關鍵點坐標，記做歐式坐標；根據歐式坐標系及幾何代數坐標系轉換關系將所述歐式坐標轉化為幾何代數空間內的幾何代數坐標。

進一步地，所述將所述下一幀動作數據進行空間轉換，得到在幾何代數空間內的人體姿態數據還包括：在建立所述歐式坐標系及所述集合代數坐標系時，將幾何代數坐標系的三個空間基底分別與歐式坐標系的三個坐標軸相對應。

進一步地，根據所述人體姿態數據在集合代數空間內對人體姿態表征進行提取，得到人體姿態特征包括：獲取人體姿態在幾何代數空間內的人體關節旋轉特征；提取人體姿態在幾何代數空間內的人體關節角度特征；根據所述人體關節旋轉特征及所述人體關節角度特征計算人體姿態特征。

進一步地，所述獲取人體姿態在幾何代數空間內的人體關節旋轉特征包括：設定骨骼向量為人體骨骼在幾何代數空間中運動后的狀態，且所述骨骼向量的初始狀態與幾何代數空間中的一個基底相同；在人體處在確切的姿態后，根據骨骼向量的旋轉變化在幾何代數空間內表示各骨骼的姿態，以獲取人體關節的旋轉特征。

進一步地，所述提取人體姿態在幾何代數空間內的人體關節角度特征包括：根據人體四肢進行設計并提取與關節相連的骨骼之間的夾角，記做關節夾角；設定所述夾角的取值范圍；將人體四肢每個部分的關節夾角依次放置構成關節角度特征向量，將所述關節角度特征向量作為人體關節角度特征。