[发明专利]一种姿态特征提取方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种姿态特征提取方法，包括：对多帧人体图像进行骨架关节点坐标提取，得到每帧人体图像对应的关节点坐标组；对每个关节点坐标组进行向量计算和关节角计算，得到对应的特征向量组和对应的关节角组；根据每帧人体图像的时间间隔分别对相邻的关节角组进行角加速度计算，得到多个关节角加速度组；根据所有关节点坐标组进行偏置计算；则将所有特征向量组、所有关节角组、所有关节角加速度组以及偏置值以矩阵的形式进行输出，得到骨架姿态特征表征矩阵。通过对向量和关节角的提取，以及计算出关节角加速度，降低了特征数据的数据量。本申请还公开了一种人体骨架特征提取装置、装置以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种姿态特征提取方法、人体骨架特征提取装置、装置以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着信息技术的不断发展，在计算视觉领域中需要对不同的实体进行识别处理，其中，对人体行为进行识别的人体行为识别，主要是从图像或视频中获取到相应的特征数据，在对该特征数据进行姿态识别，从而估计出人体的行为姿态。在人体行为识别的过程中，从原始的图像数据或视频数据中提取姿态特征数据的精确程度和数据量会严重影响识别过程的性能。

目前，在人体行为识别过程进行姿态特征提取的方法，主要是对人体轮廓数据进行提取，但是人体轮廓数据由于边缘轮廓点相当靠近，使得整体轮廓特征含有丰富的冗余，特征数据的数据量较大，不利于姿态特征数据的处理过程。

因此，如何在保证姿态特征数据的精确程度的情况下降低姿态特征数据的数据量是本领域技术人员关注的重点问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种姿态特征提取方法、人体骨架特征提取装置、装置以及计算机可读存储介质，通过对向量和关节角的提取，以及计算出关节角加速度，降低了特征数据的数据量。

为解决上述技术问题，本申请提供一种姿态特征提取方法，包括：

对多帧人体图像进行骨架关节点坐标提取，得到每帧人体图像对应的关节点坐标组；

对每个所述关节点坐标组进行向量计算和关节角计算，得到对应的特征向量组和对应的关节角组；

根据每帧人体图像的时间间隔分别对相邻的关节角组进行角加速度计算，得到多个关节角加速度组；

根据所有关节点坐标组进行偏置计算，根据得到的偏置值判断所述多帧人体图像是否符合特征提取标准；

若是，则将所有所述特征向量组、所有所述关节角组、所有所述关节角加速度组以及所述偏置值以矩阵的形式进行输出，得到骨架姿态特征表征矩阵。

可选的，还包括：

当所述多帧人体图像不符合特征提取标准时，循环获取新的多帧人体图像进行人体骨架特征提取处理，直至循环获取的多帧人体图像符合所述特征提取标准，输出骨架姿态特征表征矩阵。

可选的，对多帧人体图像进行骨架关节点坐标提取，得到每帧所述人体图像对应的关节点坐标组，包括：

对所述多帧人体图像进行去噪滤波处理，得到多帧预处理人体图像；

对每帧预处理人体图像进行关节点坐标提取，得到多个关节点坐标组。

可选的，对每个所述关节点坐标组进行向量计算和关节角计算，得到对应的特征向量组和对应的关节角组，包括：

选取每个所述关节点坐标组中预设数量的目标关节点坐标，对所有所述目标关节点坐标进行特征向量计算，得到特征向量组；

对特征向量组中每个向量进行关节角计算，得到关节角组。

本申请还提供一种人体骨架特征提取装置，包括：