[发明专利]一种二维视频流中的人体骨骼点追踪方法及系统

说明书

本发明公开了一种二维视频流中的人体骨骼点追踪方法及系统，方法包括摄像头获取二维视频流，通过前景提取模块获取前景图，通过人脸检测模块获取头部点和颈部点坐标，系统判断头部点是否在屏幕中，否则继续进行人脸检测模块；是则将人体分为左部分ROI和右部分ROI分别进行其他关键点的检测，通过肩部点检测模块获取左肩点和右肩点坐标；通过手部点检测模块获取左手点和右手点坐标；通过肘部点检测模块获取左肘点和右肘点坐标，最后统计各点可信度并将可信点显示。

技术领域

本发明涉及图像处理的研究领域，特别涉及一种二维视频流中的人体骨骼点追踪方法及系统。

背景技术

人机交互技术是指通过计算机的输入输出设备，以便于人们使用的方式实现人与计算机之间有效交流的技术。人体骨骼点追踪技术是人机交互领域的一项重要技术，它可以借助红外线来识别人体的运动，可以对人体的多个部位进行实时追踪而不需要借助任何外部设备进行动作扑捉，在人机交互环境中具有广泛的应用前景。现有技术中的人体骨骼追踪技术一般是构架Kinect和PC主机系统，Kinect主要负责采集图像、深度数据流和骨骼信息，主机负责通过数据库获取图像和深度数据进行骨骼运动轨迹跟踪，并把三维数据的世界坐标系转化为二维数据的图像像素坐标系，再通过降噪滤波每个骨骼数据，以获取人体的骨骼追踪信息，而该技术中最最主要的是识别用户的骨骼信息，现有技术中首先是利用红外线传感器通过黑白光谱的方式以每秒30帧的速度来感知环境并生成景深图像流，然后红外传感器将侦测到的3D深度图像，寻找图像中可能是人体的移动物体，通过逐个像分布来辨别人体的不同部位，再采用分割策略来将人体从背景环境中区分出来，从噪音中提取出有用的信号，最后随机决策树和森林通过身体组件识别推理出像素信息，将所有像素的信息汇集起来形成3D骨架关节位置的可靠预测，给出某个特定像素属于哪个身体部位的可能性。但是该方法对周围的光照环境敏感，光照条件不佳可能会影响追踪的准确性；人体部位的饰物等遮挡物会减少人体的部分局部特征，会对骨骼的追踪造成影响，甚至无法追踪，从而导致识别精度不高，降低了人机交互的效率性和自然性。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出一种二维视频流中的人体骨骼点追踪方法及系统，通过处理深度数据来建立人体各个关节的坐标，利用骨骼追踪确定人体的各个部分。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明提供了一种二维视频流中的人体骨骼点追踪方法，该方法包括下述步骤：

摄像头获取二维视频流，重构背景并利用减背景的方法提取前景掩膜，去噪处理后输出前景图；

对输出的前景图检测人脸，获取人脸矩形区域、头部点和颈部点坐标；

判断头部点是否在屏幕中，如果否，则继续进行人脸检测模块；如果是，则将人体分为左部分ROI和右部分ROI分别进行其他关键点的检测；

使用特定位置扫描并返回有像素值点的方法实现肩部点检测，并获取左肩点和右肩点坐标；

利用求肤色区域最小外接矩形近端点并返回实现手部点检测，并获取左手点和右手点坐标；

利用将手部ROI划分为三个区域，各个区域分别用不同的扫描方式返回点实现肘部点检测，并获取左肘点和右肘点坐标；

最后统计各点可信度并将可信点显示。

作为优选的，在摄像头获取二维视频流，重构背景并利用减背景的方法提取前景掩膜，去噪处理后输出前景图的步骤中，输出前景图的具体方法为：

通过人脸检测算法获取人脸中心位置HEAD(x,y)

设定两个参数：左构图阈值left_,右构图阈值right_,左构图指示器left_get＝0,右构图指示器right_get＝0；