[發明專利]基于三維人體關鍵點的人體姿態分層分類方法

有效

• 申請號: 202110371855.5
• 申請日: 2021-04-07
• 公開（公告）號: CN112906667B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 苑晶;朱書豪;胡天帥;祝文斌;高遠兮
• 申請（專利權）人: 南開大學
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06V10/764
• 代理公司: 合肥晨創知識產權代理事務所(普通合伙) 34162
• 代理人: 康培培

1.基于三維人體關鍵點的人體姿態分層分類方法，其特征在于，包括以下步驟，

S1、采用SVM分類器對人體的站立與非站立姿態進行分類；

所述步驟S1具體步驟如下：從得到的世界坐標系下人體關鍵點數據中選取頭部和軀干上的關鍵點的z坐標作為SVM分類器的輸入數據，Z＝{z₁,...,z₂},p＝7，

輸入數據均值和方差分別為：

使用SVM分類器，求特征空間中的一個分離超平面w^Tx+b＝0，將計算得到的均值和方差作為樣本特征，則樣本數據集可表示為T＝{(x₁,y₁),...,(x_N,y_N)}，其中，N為樣本數據個數，y_i∈{-1,1}為樣本類別標簽，1和-1分別表示站立與非站立；S2、對于非站立姿態，使用三維人體關鍵點數據，計算出人體軀干平面法向量，通過法向量方向區分平躺與俯臥兩類姿態。

2.如權利要求1所述的基于三維人體關鍵點的人體姿態分層分類方法，其特征在于，所述步驟S1SVM分類器的訓練，采用網格搜索法遍歷設定的核函數和超參數，并通過在訓練集與驗證集上進行五折交叉驗證來檢驗不同參數與核函數的分類性能，尋找最優的核函數與對應的超參數。

3.如權利要求2所述的基于三維人體關鍵點的人體姿態分層分類方法，其特征在于，

所述核函數為線性核函數、多項式核函數或高斯核函數。

4.如權利要求3所述的基于三維人體關鍵點的人體姿態分層分類方法，其特征在于，所述核函數及超參數值如下：線性核函數的超參數C∈[10^-3,10³]；多項式核函數的超參數C∈［10^-3,10³]，d∈[1,3]，γ∈[10^-3,10³]；高斯核函數的超參數C∈[10^-3,10³]，γ∈[10^-3,10³]。