[发明专利]一种基于随机森林的骨架线提取方法及其装置

权利要求书

1.一种基于随机森林的骨架线提取方法，其特征在于，包括：

步骤s11：依据不同人体体型和人体姿势构建若干个人体骨架线的训练样本；

步骤s12：确定人体骨架线中各个关节间的父子联动关系；

步骤s13：分别采集每个所述人体骨架线的训练样本中各个关节的训练样本，得到各个关节的训练样本集，其中，对于除根关节以外的每个关节，分别在其父子关节周围预设图形范围内采样，训练样本的表示关系式为：S＝(I，J，U)，其中，I为所述预设图形，J为当前采集训练样本的关节；U为样本点到关节J的单位方向向量；

步骤s14：通过LBP图像特征提取算法从人体深度图像中获取各个关节的随机特征；

步骤s15：依据所述随机特征训练得到一颗随机树，包括，步骤s151：依据最优特征关系式计算待训练的随机树中当前每个叶子节点的最优特征，所述最优特征关系式为：其中，K为当前叶子节点的聚类个数，为采样点到当前叶子节点对应关节的单位向量；为当前叶子节点的全部样本点的平均方向向量，C_k为当前叶子节点其中一个聚类个数的的训练样本集合；步骤s152：对于每个所述叶子节点，依据其所述最优特征，计算其拟分裂后左右子节点的最优特征并求和，得到子节点特征和；步骤s153：计算每个所述叶子节点的子节点特征和与自身最优特征的差值的绝对值，选取绝对值最大的叶子节点作为最优分类节点；步骤s154：依据分类函数令所述待训练的随机树在所述最优分类节点处分裂为左右两支子树；步骤s155：判断所述待训练的随机树的层数以及节点数是否满足预设树满条件，若满足，则所述待训练的随机树训练完成，否则，返回步骤s151；

步骤s16：判断随机树的个数是否满足预设要求，若不满足，返回步骤s14，重新获取不同的随机特征，若满足，则随机森林构建完成；

依据所述随机森林获取待测人体图的关节位置信息；

依据所述关节位置信息确定当前待测关节的起始点；

从所述起始点开始按照预设预测规律在所述随机森林上进行游走，直至达到终止条件后，按照特定规则确定所述当前待测关节的的预测位置；所述当前待测关节的的预测位置作为其子节点的起始点；重复上述游走操作，直至得到所述待测人体图中的全部关节的预测位置；

依据全部关节的预测位置构成所述待测人体图的骨架线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述关节位置信息确定当前待测关节的起始点；从所述起始点开始按照预设预测规律在所述随机森林上进行游走，直至达到终止条件后，按照特定规则确定所述当前待测关节的的预测位置的过程具体为：

步骤s31：计算所述待测人体图中各个关节的关节位置信息的平均值，并将所述平均值作为当前待测关节的起始点；

步骤s32：从当前位置点开始，依据所述当前位置点的随机特征遍历所述随机森林中的随机树，找到各个所述随机树的叶子节点；初始的当前位置点为所述起始点；

步骤s33：按照特定的随机概率抽取该叶子节点保存的一个方向向量；

步骤s34：自所述当前位置点开始，以步长e按照所述方向向量游走至特定位置；

步骤s35：判断当前是否满足终止条件，若满足，依据所述特定位置计算当前待测关节的预测位置，否则，令所述特定位置为所述当前位置点，返回步骤s32。