[发明专利]一种基于关节姿态角的人体动作分类识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种人体运动分析方法，具体涉及一种基于关节姿态角的人体动作分类及识别方法。

背景技术

人体动作分析是关节运动学的延伸，是人体运动学的基础，也是人体运动分析的重要组成部分。人在日常生活、生产劳动以及体育运动中的许多重要的行为都要通过人体执行动作来实现^[1]，显而易见，在体育运动中人体动作更具有重要意义，因此对于人体运动动作的研究早就引起了人们的重视。

人体运动学是研究人体活动科学的领域，是描述和研究人体的运动随时间变化的规律或在运动过程中所经过的轨迹^[2]，而不考虑人体运动状态改变的原因。关节运动学属于人体运动学的范畴，关节联结人体各部位的环节，是人体运动的枢纽，它是传递载荷、保持能量、使人体做正常运动的重要器官，其中以肩、肘、腕、髋、膝、踝为六大主要关节^[3]。人体运动学目前仅对人体的运动作了区分，主要有三种方法^[4]，第一种是将人体简化为质点，按照质点的运动轨迹将人体运动分类为平动、转动和复合运动；第二种是按关节将人体简化为多刚体模型，将人体关节的运动分为屈曲/伸展、内收/外展、内旋/外旋、旋前/旋后和内翻/外翻；第三种是视人体为上肢、头、躯干、下肢组成的多环节铰链形式，将上肢运动分为推、拉和鞭打，下肢运动分为缓冲、蹬伸和鞭打，全身运动分为摆动、躯干扭转和相向运动等形式。人体运动学对人体运动的区分实质上仅是对人体姿态进行了微观分类，而一般的运动研究都是针对人体连贯运动，即有意义的运动的，由于上述的分类方法将人体运动划分为若干个不具意义的姿态，即不能够表现人体意图，因此它并不适用于人体日常活动、生产劳动和体育运动中对人体运动的研究。

人体运动分析是用于描述、识别人体动作、人与人之间、人与外界环境之间的交互行为的技术，目前主流的人体运动分析是基于视觉的运动分析^[5]，主要步骤有运动目标检测、运动目标分类、人体运动跟踪以及动作识别或行为识别等^[6]，其中人体动作识别或行为识别是人体运动分析的输出，也是最终的判别结果，识别率表征着整个运动分析过程的有效性，因此对待识别的人体动作的定义显得尤为关键。对人体动作进行准确定义并按其定义采集训练样本，对识别率的提高很有帮助。目前虽然已有可用于人体运动分析研究的人体动作库^[7]，但其内含的动作从分类采集到存储均是按动作库创建者个人的理解进行的，因此这些动作没有统一的定义，各个动作区分也没有严格的规范，甚至动作库中存在人体姿态、动作、行为等概念混淆的现象。

鉴于人体运动学和人体运动分析技术都不能对人体动作进行严格的定义和分类，本发明提出一种基于关节姿态角的人体动作分类及识别方法，首先在关节运动学的基础上，对人体执行动作时的运动状态作了分析，再对人体运动姿态进行识别。由此得出具有意义的、组成人体运动的基本单元——人体动作的分类及识别方法。

与发明相关的公开报道包括：

[1]Aggarwal J K,Cai Q.Human motion analysis:A review[C].Nonrigid and Articulated Motion Workshop,1997,Proceedings.,IEEE,1997:90-102.

[2]Newell K M.Kinesiology:Challenges of multiple agendas[J].Quest,2007,59(1):5-24.

[3]Hamilton N,Luttgens K,Weimar W.Scientific Basis of Human Motion[M].2002.

[4]Herzog W,Longino D.The role of muscles in joint degeneration and osteoarthritis[J].Journal of biomechanics,2007,40:S54-S63.

[5]黎洪松,李达.人体运动分析研究的若干新进展[J].模式识别与人工智能,2009,22(1):70-78.