[发明专利]动作识别方法、动作识别装置和电子设备

说明书

本申请实施例提供一种动作识别方法、动作识别装置和电子设备，该动作识别装置包括：关键点特征提取单元，其对图像帧中目标人体上的关键点的信息进行处理，从而计算所述目标人体的关键点特征，所述关键点特征包括所述目标人体上的预定关键点的位置和预定关节的角度；以及第一识别单元，其根据所述关键点特征，识别所述目标人体的动作，输出第一识别结果。

技术领域

本申请涉及电子信息技术领域。

背景技术

人体的动作识别(action recognition)具有广泛的应用前景，例如，人体的动作识别可以被应用于消费者行为分析、健康看护、智能工厂等场景中。

现有技术中，常见的动作识别方法包括：基于摄像机拍摄到的图像帧来进行人体的动作识别，例如，使用基于深度学习网络的分类器对图像帧进行分类，从而对图像帧中的人体的动作进行识别；或者，从摄像机拍摄到的图像帧中提取人体的关键点，根据关键点来识别人体的动作。

应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本申请的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

发明内容

本申请的申请人发现，常见的动作识别方法存在一些局限性，例如：在使用基于深度学习网络的分类器的方法中，需要大量的训练数据对深度学习网络进行训练，并且，该方法是针对图像信号直接进行分类，所以计算量大，而且会受到图像中其它信息的干扰，识别的效率并不高，此外，如果要对新的动作进行识别，需要针对该新的动作重新训练该深度学习网络，因而该方法的可扩展性较低；在根据人体的关键点来识别动作的方法中，由于使用的参数较单一，识别结果的准确性也难以保证。

本申请实施例提供一种动作识别方法、动作识别装置以及电子设备，该动作识别装置根据图像帧中人体上的关键点的位置以及关节的角度来识别人体的动作，不仅计算量小，而且准确性较高。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种动作识别装置，包括：关键点特征提取单元，其对图像帧中目标人体上的关键点的信息进行处理，从而计算所述目标人体的关键点特征，所述关键点特征包括所述目标人体上的预定关键点的位置和预定关节的角度；以及第一识别单元，其根据所述关键点特征，识别所述目标人体的动作，输出第一识别结果。

根据本实施例的第二方面，提供一种动作识别方法，包括：对图像帧中目标人体上的关键点的信息进行处理，从而计算所述目标人体的关键点特征，所述关键点特征包括所述目标人体上的预定关键点的位置和预定关节的角度；以及根据所述关键点特征，识别所述目标人体的动作，输出第一识别结果。

根据本实施例的第三方面，提供一种电子设备，其包括实施例的第一方面的动作识别装置。

本申请的有益效果在于：根据图像帧中人体上的关键点的位置以及关节的角度来识别人体的动作，不仅计算量小，而且准确性较高。

参照后文的说明和附图，详细公开了本发明的特定实施方式，指明了本发明的原理可以被采用的方式。应该理解，本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附附记的精神和条款的范围内，本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。

针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。

附图说明