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    重庆时时彩毫平台: 一种运动人体姿态估计的方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201510128533.2

    申请日:

    2015.03.23

    公开号:

    CN104715493A

    公开日:

    2015.06.17

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/20申请日:20150323|||公开
    IPC分类号: G06T7/20 主分类号: G06T7/20
    申请人: 北京工业大学
    发明人: 孔德慧; 刘洪林; 王少帆; 尹宝才
    地址: 100124北京市朝阳区平乐园100号
    优先权:
    专利代理机构: 北京中北知识产权代理有限公司11253 代理人: 冯梦洪
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510128533.2

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.01.19|||2015.07.15|||2015.06.17

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开一种运动人体姿态估计的方法,能够准确地定位人体骨架点,有效地获取三维运动人体中更具表达力的特征,构建更为有效、简单。其包括:(1)采用中值滤波的方法对深度图像数据进行预处理操作,采用基于测地距离的迪杰斯特拉算法对人体像素进行部位标定;(2)基于K-均值聚类算法的区域特征点提取算法,确定每个类内的聚类个数为3个,提取32个姿态特征以表征不同的人体姿态;(3)在训练阶段通过PoserPro2012软件获得骨架点位置标注信息,合成300帧虚拟人的姿态特征并标注了标准骨架点,通过训练样本的姿态特征点与标准骨架点,计算姿态特征与骨架点的线性回归模型,以便得到姿态特征和标准骨架点之间的映射关系。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种运动人体姿态估计的方法,其特征在于:包括以下步骤:
    (1)采用中值滤波的方法对深度图像数据进行预处理操作,采用基于测地距离的迪杰斯特拉算法对人体像素进行部位标定;
    (2)基于K-均值聚类算法的区域特征点提取算法,确定每个类内的聚类个数为3个,提取32个姿态特征以表征不同的人体姿态;
    (3)在训练阶段通过Poser Pro 2012软件获得骨架点位置标注信息,合成300帧虚拟人的姿态特征并标注了标准骨架点,通过训练样本的姿态特征点与标准骨架点,计算姿态特征与骨架点的线性回归模型,以便得到姿态特征和标准骨架点之间的映射关系。

    2.  根据权利要求1所述的运动人体姿态估计的方法,其特征在于:所述步骤(1)的预处理操作包括平滑、去噪、对齐和背景剔除获取深度图像中的人体像素,采用基于测地距离的迪杰斯特拉算法对人体像素进行部位标定:基于图结构的像素表示,使用基于测地距离的单源点迪杰斯特拉算法,以人体像素的几何中心点作为源点,进行计算,标示人体的左右手、左右脚和头的肢端点位置;单源点迪杰斯特拉算法中初始化邻接矩阵有邻接边的构造满足公式(3):
    (xij,xkt)∈Vt×Vt,||xij-xkt||2<δ^|i-k|≤1^|j-t|≤1            (3)
    其中xij表示图像中处于(i,j)位置的像素深度值,Vt是人体像素集合,δ代表连通像素的统计经验值;通过单源点迪杰斯特拉算法求取人体5个肢端点,采用基于测地距离的最近邻分类算法,以肢端点和几何中心为类心,实现人体区域划分;模式类别共有6类i=1,2,...,6,分别代表人体肢端点部位和躯干,其中为躯干部位,根据公式(4)、(9)得到
    gi(xkt)=mink||xkt-xic||geodesic,i=1,...,6---(4)]]>
    ω‾j={xkt:gj(xkt)=min1i6gi(xkt)}---(9)]]>
    其中的下标i表示类,c表示类中的几何中心点像素,
    ||x-y||geodesic表示像素间的测地距离。

    3.  根据权利要求2所述的运动人体姿态估计的方法,其特征在于:所述步骤(2)中的特征点提取是基于人体区域的K-均值聚类算法:
    姿态特征提?。翰捎没谌颂宀课磺虻腒-均值聚类算法,在得到的五个人体部位j=1,...,5内,采用聚类个数为三的K-均值聚类算法对这五个人体部位提取聚类中心位置特征。
    特征维度:在五个肢端点部位j=1,...,5内,采用聚类个数为三的K-均值聚类算法,得到15个人体姿态特征点;为了获取人体姿态的全局描述,在人体姿态特征点中加入人体像素的几何中心点作为全局描述特征,人体姿态特征点为16,特征点包括其二维坐标值,特征维度为32。

    4.  根据权利要求3所述的运动人体姿态估计的方法,其特征在于:所述步骤(3)中根据公式(5)-(7)得到一个稀疏的线性投影矩阵B,使得由X预测Y的误差较小
    X=x11x12...x1mx21x22...x2m............xn1xn2...xnm---(5)]]>
    Yy11y12...y1ty21y22...y2t............yn1yn2...ynt---(6)]]>
    minB||Y-BTX||F2+λ||B||1---(7)]]>
    其中X={x1,...,xn}表示聚类得到的n个样本的特征点样本集,每个样本xi={xi1,xi2...xim},其中i∈{1,2,3...,n},m是提取的特征个数32。
    Y={y1,...,yn}表示训练样本相对应的骨架点标签组成的n个样本,每个样本yi={yi1,yi2...yit},其中i∈{1,2,3...,n},t是人体姿态的标准骨架点坐标的个数。

    5.  根据权利要求4所述的运动人体姿态估计的方法,其特征在于:所述步骤(3)中根据公式(8)将提取人体骨架点形式化为旋转稀疏回归问题的求解,
    minB||RTY-BTX||F2+λ||B||1subjecttoRTR=I---(8).]]>

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