一種基于立體相機(jī)的骨架信息動(dòng)作特征提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種骨架信息動(dòng)作特征提取方法，尤其是涉及一種基于立體相機(jī)的骨 架信息動(dòng)作特征提取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 人體運(yùn)動(dòng)特征在生物醫(yī)學(xué)工程、物理療法、醫(yī)學(xué)診斷和康復(fù)學(xué)中都有所研究。對(duì)人 體運(yùn)動(dòng)特征的檢測(cè)不僅在療養(yǎng)院、醫(yī)院等場(chǎng)所有廣泛需求，在安全防護(hù)、戰(zhàn)場(chǎng)偵察等領(lǐng)域也 有很多應(yīng)用。在運(yùn)動(dòng)性能分析、視覺監(jiān)視、生物測(cè)量學(xué)發(fā)展的推動(dòng)下，提取和分析不同的人 體運(yùn)動(dòng)的方法受到廣泛重視。
[0003] 目前，最通用的檢測(cè)人體運(yùn)動(dòng)特征的方法是使用視覺圖像序列。但是視覺感知人 體運(yùn)動(dòng)會(huì)受到距離、光線變化、服飾變化以及人體各部位在外觀上遮擋的影響，檢測(cè)性能降 低。雷達(dá)做為一種電磁傳感器，由于作用距離遠(yuǎn)，白天和黑夜都可以工作且具有穿透墻體和 地面的能力，也常被用于對(duì)人體運(yùn)動(dòng)特征的檢測(cè)。但是傳統(tǒng)雷達(dá)的工作頻率較低，人體運(yùn)動(dòng) 的微多普勒效應(yīng)影響很小，在噪聲環(huán)境下人體運(yùn)動(dòng)的特征更加難以進(jìn)行高分辨人體目標(biāo)運(yùn) 動(dòng)特征檢測(cè)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種精度高、應(yīng)用方 便的立體相機(jī)提取骨架信息的動(dòng)作特征的表示方法。
[0005] 本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn):一種基于立體相機(jī)的骨架信息動(dòng)作 特征提取方法，包括以下步驟：
[0006] (1)利用立體相機(jī)獲取人體各個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)；
[0007] (2)確定人體坐標(biāo)系；
[0008] (3)計(jì)算相機(jī)坐標(biāo)系到人體坐標(biāo)系的第一位置矩陣，所述的第一位置矩陣包括旋 轉(zhuǎn)部分矩陣和平移部分矩陣；
[0009] (4)計(jì)算人體各個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)到相機(jī)坐標(biāo)系的第二位置矩陣；
[0010] (5)計(jì)算人體各個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)關(guān)于人體坐標(biāo)系的相對(duì)位置，并將該相對(duì)位置作為動(dòng)作 識(shí)別的所需特征的一部分；
[0011] (6)對(duì)相鄰兩幀之間的旋轉(zhuǎn)平移矩陣進(jìn)行平滑化處理，并累加相鄰兩針之間的變 化量，得出從動(dòng)作開始到當(dāng)前時(shí)刻人體坐標(biāo)系的平移變化量和旋轉(zhuǎn)變化量；
[0012] (7)生成當(dāng)前時(shí)刻的特征向量。
[0013] 所述的人體坐標(biāo)系的原點(diǎn)0為人體左肩L及右肩R的連接線和人體對(duì)稱軸的交點(diǎn)為 原點(diǎn)，所述的人體坐標(biāo)系的X軸為原點(diǎn)〇到左肩L的射線，所述的人體坐標(biāo)系的y軸為原點(diǎn)0到 人體中心T的射線，所述的人體坐標(biāo)系的z軸與所述的X軸和y軸所在的平面垂直并滿足右手 定則。
[0014] 所述的步驟(3)具體為:設(shè)立體相機(jī)獲取的人體左肩L的坐標(biāo)為(eXL，eY L，eZL)，人體 右肩R的坐標(biāo)為(eXR，eYr，eZR)，人體中心T的坐標(biāo)為( eXT，eΥτ，eZT)，旋轉(zhuǎn)部分矩陣為 ("/?，則所 述的第一位置矩陣G尸二f q ，其中，qPcqrg為平移部分矩陣，qPcqrg = [ G0x，G0y，G0Z ]τ，
[0015]所述的旋轉(zhuǎn)部分矩陣為通過式(1)計(jì)算得到，
[0017] 其中，瓦表示人體右肩到左肩的向量，元)表示人體中心到人體坐標(biāo)系原點(diǎn)的向 量，蘇表示人體右肩到人體中心的向量，.麼X M D
[0018] 所述的步驟(4)具體為:將所述的第一位置矩陣中的旋轉(zhuǎn)部分矩陣正交化，得到第 二位置矩陣，所述的第二位置矩陣為：
[0020] 其中，#為旋轉(zhuǎn)部分矩陣，u和λ滿足叩μ,為又,）_仏。由于通 過采集到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)所計(jì)算的基于三個(gè)左肩、右肩和軀心得到的旋轉(zhuǎn)部分矩陣不一定正 交，因此需要將旋轉(zhuǎn)部分矩陣正交化，
[0021] 所述的步驟(5)具體為:將人體各個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)通過坐標(biāo)變換換算到人體坐標(biāo) 系中，得到人體各個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)關(guān)于人體坐標(biāo)系的相對(duì)位置，解決了視角變化在動(dòng)作識(shí)別中的 影響;但對(duì)于四肢運(yùn)動(dòng)區(qū)別不明顯的動(dòng)作序列，還需增加人體坐標(biāo)系在運(yùn)動(dòng)中的變化，用以 區(qū)別例如旋轉(zhuǎn)，跳躍等動(dòng)作。
[0022] 所述的平滑化處理具體為：對(duì)求得的相鄰兩幀之間的旋轉(zhuǎn)平移矩陣進(jìn)行算術(shù)平 均。由于人體運(yùn)動(dòng)等效成為一個(gè)剛體，人體的運(yùn)動(dòng)在相鄰兩幀之間的變化較為平緩，不會(huì)發(fā) 生突變，因此對(duì)得到的相鄰兩幀之間的變化量進(jìn)行平滑化處理。
[0023]所述的步驟(7)具體為:將步驟(5)中的相對(duì)位置與步驟(6)中的平移變化量和旋 轉(zhuǎn)變化量作為當(dāng)前時(shí)刻的特征向量。
[0024] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：
[0025] (1)本發(fā)明通過建立人體坐標(biāo)系，從而不需要對(duì)場(chǎng)景信息進(jìn)行建模，避免了計(jì)算水 平或者垂直參考坐標(biāo)系所引入的額外誤差；
[0026] (2)本發(fā)明的方法在識(shí)別出人體后，通過計(jì)算人體關(guān)節(jié)點(diǎn)相對(duì)于人體坐標(biāo)系的相 對(duì)位置，解決了視角變化在動(dòng)作識(shí)別中的影響；
[0027] (3)在實(shí)際測(cè)試中，本方法通過累加相鄰兩幀之間的變化量，減小了誤差，提高動(dòng) 作識(shí)別的準(zhǔn)確率；
[0028] (4)本發(fā)明使用的立體相機(jī)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)單目相機(jī)在空間信息的丟失的缺陷，而且 由于比雙目相機(jī)以及T0F相機(jī)具有價(jià)格優(yōu)勢(shì)，應(yīng)用越來越廣泛，提高了骨架的識(shí)別精度和能 力。
【附圖說明】
[0029] 圖1為本申請(qǐng)一種基于立體相機(jī)的骨架信息動(dòng)作特征提取方法的流程圖；
[0030] 圖2為人體坐標(biāo)系的不意圖；
[0031 ]圖3為t時(shí)刻人體從A點(diǎn)運(yùn)動(dòng)到B點(diǎn)的變換示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0032]下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0033] 如圖1所示，一種基于立體相機(jī)的骨架信息動(dòng)作特征提取方法，包括以下步驟：
[0034] (1)利用立體相機(jī)獲取人體各個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)；
[0035] (2)確定人體坐標(biāo)系，如圖2所示，人體坐標(biāo)系的原點(diǎn)0為人體左肩L及右肩R的連接 線和人體對(duì)稱軸的交點(diǎn)為原點(diǎn)，人體坐標(biāo)系的X軸為原點(diǎn)〇到左肩L的射線，人體坐標(biāo)系的y 軸為原點(diǎn)〇到人體中心T的射線，人體坐標(biāo)系的z軸與X軸和y軸所在的平面垂直并滿足右手 定則。
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