[发明专利]基于产生式和判别式结合的人体运动跟踪方法

权利要求书

1.一种产生式和判别式结合的人体运动跟踪方法，包括如下步骤：

(1)用骨骼抽象的方法建立三维人体骨架模型：即将人体骨架按照15个关节划分为14个部分，每部分由一根杆状骨骼模型表达，在空间用14条具有三维坐标的关节点之间的直线段表示这14根杆状骨骼模型，连接相应的关节点坐标组成整个三维人体骨架模型，当输入一组运动人体对应的15个关节点的三维坐标值时，人体骨架模型将模拟出三维人体的运动姿态；

(2)预处理人体视频图像

2a)输入人体视频图像，通过背景差分获得人体侧影，提取人体轮廓，对人体轮廓进行中轴细化处理，形成人体骨架线；

2b)在人体骨架线上沿骨架线搜索得到头、腹部、膝、脚节点坐标位置，使用粒子滤波预测检测出其余的人体关节点坐标位置；

(3)提取视频图像的第二代条带波变换Bandlet2的图像特征r，作为双高斯过程的输入，使用双高斯TGP算法，预测出第i帧人体的3维坐标关节点v′_i，i∈[1，N]，获得视频序列的3D关节点输出为V′，

r＝(r₁，r₂，r₃，...，r_N)^T，V′=(v1′,v2′,v3′,...,vN′)T,]]>

其中，r_i为第i帧图像的Bandlet2图像特征，i∈[1，N]，(·)^T表示矩阵的转秩；

(4)初始化人体骨架模型

4a)对步骤2b)得到的初始时刻视频图像关节点位置进行手工标定，由标定数据设置初始时刻人体姿态对应的人体骨架记为v₀，其中v₀为2b)中检测到的第一帧视频图像的人体关节点位置；

4b)将t-1时刻跟踪得到的人体骨架作为t时刻的初始化人体骨架，t＞0；

(5)构建相似度函数

5a)将人体的3D关节点用V表示，2D关节点用V^q表示，V^q为V在2D平面上的投影，V为待估计量：

V＝(v₁，v₂，v₃，...，v_N)^T，Vq=(v1q,v2q,v3q,...,vNq),]]>

其中，v_i为第i帧图像的3D关节点，i∈[1，N]，为第i帧的2D关节点，i∈[1，N]，N为视频帧数；

5b)将用双高斯TGP方法预测出的第i帧人体3D关节点V′在2D平面上做投影，得到2D投影的关节点坐标V′_p：

Vp′=(vp1′,vp2′,vp3′,...,vpN′)T,]]>

其中，为第i帧关节点3D关节点在2D上的投影，i∈[1，N]；

5c)分别建立3D下的距离相似度函数f₁(v_i，v′_i)和2D下的距离相似度函数

(6)利用非支配邻域免疫算法，对t时刻两个距离相似度函数f₁(v_i，v′_i)、在骨骼长度约束下求解最小值，获得t时刻一组与真实人体运动姿态相似的人体骨架；

(7)在t时刻对每一个由步骤(6)得到的人体骨架获得骨架，计算该骨架关节点与t-1时刻跟踪到的人体骨架关节点的欧式距离，选择出欧式距离最小的人体骨架作为t时刻跟踪到的最精确的人体骨架。