[发明专利]一种基于分级的人体轮廓关键点和关键部位识别方法

说明书

本发明提供了本发明所述一种基于分级的人体轮廓关键点和关键部位识别方法，所述方法包括关键点识别与测量、关键部位识别两个阶段，关键点识别与测量阶段包括如下步骤：关键点计算目标确定；关键点确定；连接关键点计算像素尺寸；根据像素尺寸计算实际尺寸。关键部位识别阶段包括如下步骤：确定被测人体轮廓关键部位的大致区域；确定关键部位分段目标；人体轮廓关键部位分段；关键部分分割与确认。本发明可有效识别人体的轮廓，通过启发式方法，确定人体轮廓测量关键点和关键部位的位置，便于进行准确的尺寸测量。

技术领域

本发明涉及一种基于分级的人体轮廓关键点和关键部位识别方法，属于采用智能终端进行测量技术领域。

背景技术

随着智能手机、平板电脑等智能终端的普及，基于智能终端拍摄图像、视频进行人体身高测量、物体尺寸测量相关的技术不断发展。例如，一种智能身高测试仪(申请号：CN10387677.9)、一种利用手机照相功能测量物体平面尺寸的方法(申请号：CN201510521937.8)等专利提出了针对人体身高、物体平面尺寸等一维长度或物体平面尺寸测量的方法。

上述基于智能终端的尺寸测量方法，在服装定制、健康健身、安全监测等领域所需人体三维(胸围、腰围、臀围)、物体三维尺寸测量中，难以有效识别人体或物体、以及参照物的相关轮廓、无法识别尺寸测量过程中的关键点，有必要提出人体或物体尺寸测量中的轮廓与关键点识别方法。

本发明针对传统智能终端拍摄图像测量，无法有效识别人体或物体的轮廓与测量点位置问题，提出一种利用混合grabcut、ostu等方法与启发式方法，确定人体关键点位置、进而确定人体基本部位的像素位置的方法。

发明内容

针对本领域现有基于智能终端的尺寸测量方法中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种更加有效识别人体轮廓关键点和关键部位识别方法。

本发明的技术方案如下：

一种基于分级的人体轮廓关键点和关键部位识别方法，其特征在于，所述方法包括关键点识别与测量、关键部位识别两个阶段；

关键点识别与测量阶段包括以下步骤：

步骤S110：关键点计算目标确定：根据人体轮廓测量的目标，按照人体的年龄、性别、体形要素对人体轮廓进行分级，分别确定不同级别人体轮廓测量关键点的筛选范围；

步骤S120：确定人体轮廓关键点：采用otsu、canny、sobel、膨胀腐蚀、关键点匹配方法的组合联合确定人体轮廓关键点；

步骤S130：计算不同关键点之间的像素尺寸：将步骤S120确定的人体轮廓关键点相连接，计算两个关键点之间的欧式距离，即为像素尺寸；

步骤S140：根据两个关键点之间的像素尺寸计算实际尺寸：根据像素尺寸和实际尺寸的比例系数，计算待测量两个关键点之间的实际尺寸；

关键部位识别阶段包括以下步骤：

步骤210：获取人体轮廓站姿的先验知识，确定被测人体轮廓的关键部位的大致区域；

步骤220：确定关键部位分段目标：根据人体轮廓测量的目标，确定人体轮廓关键部位待分段的关键目标，包括照物部位、头部位、脚部位；

步骤230：人体轮廓关键部位分段；利用otsu、canny、sobel、膨胀腐蚀、顺序搜索得到关键部位分段；具体过程：首先将图片变为灰度图，然后使用最大类间方差法otsu技术将前景与背景进行初步分割，对于图像I(x,y)，前景(即目标)和背景的分割阈值记作T，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为ω0，平均灰度为μ0；背景像素点数占整幅图像的比例为ω1，平均灰度为μ1；整幅图像的平均灰度记为μ，类间方差记为g；假设图像大小为M×N，图像中像素的灰度值小于阈值T的像素个数为N0，像素灰度大于阈值T的像素个数为N1，那么：