[发明专利]一种基于关节四元数的人体分类方法及装置

权利要求书

1.一种基于关节四元数的人体分类方法，其特征在于，包括：

对运动视频中的各个运动人体进行检测和分割得到各分割帧及运动人体的三维人体骨架；

建立标准体型库，利用标准体型库对所述三维人体骨架进行填充得到验证人体及验证帧，将验证帧内的验证人体与分割帧内的运动人体比对，若验证人体的区域与运动人体的区域重合，则保留该分割帧及运动人体的三维人体骨架；否则忽略该分割帧及运动人体的三维人体骨架；

根据所述三维人体骨架的三维信息计算得到左腿膝关节、右腿膝关节、其中一个肘关节的关节四元数；

在所述关节四元数中选取五个参数组成特征向量M[LKga，RKga，Ea，LKa，RKa]，其中，LKga、RKga分别代表左膝盖旋转角度斜率的平均值以及右膝盖旋转角度斜率的平均值，Ea代表了采样周期内肘关节的旋转平均值，LKa、RKa分别代表左膝盖旋转角度的平均值和右膝盖旋转角度的平均值；

根据所述特征向量M对所述运动视频中的运动人体进行运动分类识别出步行或跑步结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于关节四元数的人体分类方法，其特征在于，计算膝关节的关节四元数的过程为：

取大腿顶端关节点坐标(x_hip，y_hip，z_hip)、膝关节坐标(x_knee，y_knee，z_knee)、脚踩关节坐标(x_ankle，y_ankle，z_ankle)，计算得到向量V1＝[x_knee-x_hip，y_knee-y_hip，z_knee-z_hip]、向量V2＝[x_ankle-x_knee，y_ankle-y_knee，z_ankle-z_knee]；

将向量V1、向量V2归一化处理：

将向量V1_NEW、向量V2_NEW做叉积得到旋转轴向量axis[axis(1)，axis(2)，axis(3)]，

axis(1)＝(y_knee-y_hip)(z_ankle-z_knee)-(y_ankle-y_knee)(z_knee-z_hip)

axis(2)＝(z_knee-z_hip)(x_ankle-x_knee)-(z_ankle-z_knee)(x_knee-x_hip)

axis(3)＝(x_knee-x_hip)(y_ankle-y_knee)-(y_knee-y_hip)(x_ankle-x_knee)；

对所述旋转轴向量axis归一化处理得到归一化axis_NEW，从而得到关节四元数Q＝(W+Xi+Yj+Zk)，

其中，W表述物体坐标系下的旋转角度信息，通过反余弦变换即可得到旋转弧度，Y(θ)，分别表示在X-Y平面、Y-Z平面、Z-X平面上膝关节点的旋转。

3.根据权利要求1所述的一种基于关节四元数的人体分类方法，其特征在于，所述其中一个肘关节为靠近图像采集设备的肘关节。