[发明专利]实时人体动作的识别方法和实时人体动作的识别装置

说明书

本发明公开了一种实时人体动作的识别方法和装置。所述方法包括：实时获取待识别人体的深度图像；根据所述深度图像，提取所述深度图像中人体的骨架数据，并对所述骨架数据进行归一化处理；其中，所述骨架数据包括人体关键节点的关节点数据集合；获取动作录制文件，其中，所述动作录制文件包括预先设定的动作录制文件；根据所述动作录制文件，设置关节点组合，并标记所述动作录制文件中的动作的起止位置；利用预定算法，对所述动作录制文件中的动作进行训练，提取特征向量保存成动作模板文件；基于所述动作模板文件和所述关节点数据集合，对所述待识别人体的动作进行识别，输出识别结果。能够有效提高人体动作的识别准确度。

技术领域

本发明涉及人体动作识别技术领域，特别涉及一种实时人体动作的识别方法和一种实时人体动作的识别装置。

背景技术

人机交互技术发展史已有超过五十年的发展历史，近年来，采用动作识别技术实现人机交互成为国内外学者研究的重点方向之一。人体动作识别是计算机视觉中一个具有挑战性的课题，同时也具有广阔的应用前景。基于视觉的人体运动分析是计算机视觉领域中一个非常活跃的研究方向，它包含运动检测、目标分类和跟踪以及对人的运动进行理解和识别等内容。这些内容之间的关系是层层递进的：运动人体的检测是目标分类和跟踪的基础，在解决这些基本问题的基础上，就可以进行人体动作识别。运动特征的选择直接影响人体动作识别方法的识别效果。单一特征往往受到人体外观、环境、摄像机设置等因素的影响不同，其适用范围不同，识别效果也是有限的。

目前主流方法是计算机通过对传感器(摄像机)采集的原始图像或图像序列数据进行处理和分析，识别到视频中的人物，学习并理解其中人的动作和行为。

但是，上述主流方法中，需要大量复杂的计算，做不到实时性和准确性。

因此，如何设计出一种计算量少且能够实现实时人体动作的识别方法成为本领域亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提出了一种一种实时人体动作的识别方法和一种实时人体动作的识别装置。

为了实现上述目的，本发明的第一方面，提供了一种实时人体动作的识别方法，所述方法包括：

实时获取待识别人体的深度图像；

根据所述深度图像，提取所述深度图像中人体的骨架数据，并对所述骨架数据进行归一化处理；其中，所述骨架数据包括人体关键节点的关节点数据集合；

获取动作录制文件，其中，所述动作录制文件包括预先设定的动作录制文件；

根据所述动作录制文件，设置关节点组合，并标记所述动作录制文件中的动作的起止位置；

利用预定算法，对所述动作录制文件中的动作进行训练，提取特征向量保存成动作模板文件；

基于所述动作模板文件和所述关节点数据集合，对所述待识别人体的动作进行识别，输出识别结果。

优选地，所述根据所述深度图像，提取所述深度图像中人体的骨架数据的步骤包括：

提取所述深度图像中的像素点的深度信息；

根据所述像素点的深度信息，将所述深度图像分割成前景图像和背景图像；

将所述前景图像与标准人体模型进行比较，以获得所述骨架数据。

优选地，所述动作录制文件还包括用户自定义的动作录制文件；

所述获取动作录制文件的步骤包括：

录制用户所展示的动作，以形成所述用户自定义的动作录制文件。

优选地，所述根据所述动作录制文件，设置关节点组合的步骤包括：