[发明专利]互动区域与互动时间段识别方法、存储设备及移动终端

说明书

本发明公开一种互动区域与互动时间段识别方法，适于在计算设备中执行，该方法包括：接收输入的视频信号，并将所输入的视频信号进行拆帧处理，以生成单帧图像；对得到的单帧图像进行人形检测；进行全图差分，并记录差分数据；判断前N帧的图像像素差分数据是否满足人体互动特征模型，并记录触发的互动区域与时间断点以及终止的互动区域与时间断点；以及记录人体互动区域和时间段。本发明还公开了一种存储设备及移动终端。

技术领域

本发明属于计算机视觉识别领域，特别涉及一种差分像素的互动区域与互动时间段识别方法，还涉及一种可实现上述功能的存储设备及移动终端。

背景技术

随着科学技术发展与现代视频技术的广泛运用，基于机器是视觉的图像处理与模式识别方法越来越多的被运用到模式识别、运动分析、视频监控和人工智能等领域。

现有的与人相关的算法，大多基于模型的检测算法，需要通过特定的算子或模型进行整幅图像的匹配计算，大大提高了运算消耗、损失了运算效率与实时性。当前存在对于人体活动区域产生先验区域的算法，大多无法兼顾实时性和精度要求，在区域判定时对于人体位移型活动(如：行走、奔跑、爬行等)和互动型活动(在图像上显示为动、静状态转换的活动，运动停止与某件空间内物体进行互动，如：起立坐下、出门进门、喝水等)这两种人体活动状态并未有明显区分，没有针对人体互动型活动区域的识别。并且，现有的算法大多只关注空间内的标定，而没有进行活动对应的时间上的记录，没有完整的记录一个人体的活动区域和在该区域活动的时间。

发明内容

针对现有技术中存在的技术问题，本发明提供一种互动区域与互动时间段识别方法、存储设备及移动终端，其可以弥补现有技术的不足，提高数学模型的应用效果。

本发明所提供的一种差分像素的互动区域与互动时间段识别方法，适于在计算设备中执行，该方法包括：

接收输入的视频信号，并将所输入的视频信号进行拆帧处理，以生成单帧图像；

对得到的单帧图像进行人形检测；

进行全图差分，并记录差分数据；

判断前N帧的图像像素差分数据是否满足人体互动特征模型，并记录触发的互动区域与时间断点以及终止的互动区域与时间断点；以及

记录人体互动区域和时间段。

其中，所述步骤“对得到的单帧图像进行人形检测”包括：

将得到的单帧图像从RGB转换为灰度图像，并对转换后的灰度图像做平滑去噪滤波处理；以及

运用人像HOG算子，进行人像检测。

其中，所述步骤“运用人像HOG算子进行人像检测”包括：

进行Gamma校正；

将图像转灰度；

计算图像的梯度与方向，以得到图像的梯度振幅与角度；

8×8网格方向梯度权重直方图统计；以及

块描述子与特征向量归一化。

其中，所述步骤“进行全图差分，并记录差分数据”包括：

分别对全图进行两帧差分、三帧差分及五帧差分，并记录对应的差分结果；以及

通过人体运动统计模型将人体一般运动情况下的区域内像素变换运用一维正态分布进行描述，并滤除非人体活动的差分数据。

其中，所述步骤“判断前N帧的图像像素差分数据是否满足人体互动特征模型，并记录触发的互动区域与时间断点以及终止的互动区域与时间断点”包括：

基于获得的人体活动差分数据，运用人体位移活动模型判断差分数据是否满足人体位移活动类型；