[发明专利]基于视频图像的人物识别方法及人物识别装置

权利要求书

1.一种基于视频图像的人物识别方法，其特征在于，包括：

从目标视频图像中提取N帧图像，其中N为自然数；

基于所述N帧图像确定所述目标视频图像的背景图像；

根据每一帧图像与所述背景图像的像素差值确定所述每一帧图像的前景区域，其中所述前景区域包括人体轮廓图像；

从所述人体轮廓图像中提取多个人体轮廓特征点；

基于人体骨架建立三维人体模型，所述三维人体模型包括多个三维关节角度参数，其中所述人体骨架是在基本人体骨架的基础上结合所述多个人体轮廓特征点来确定的；

将所述三维人体模型进行正交投影以得到人体光滑曲线；

分别将每一帧图像中提取的多个人体轮廓特征点拟合人体光滑曲线以确定各个三维关节角度参数；

对所述各个三维关节角度参数进行降维以得到待识别步态数据；

将所述待识别步态数据与训练好的步态数据进行匹配以完成人物识别。

2.根据权利要求1所述的基于视频图像的人物识别方法，其特征在于，所述基于所述N帧图像确定所述目标视频图像的背景图像包括：

利用中值函数分别对每一帧图像中相同位置上的像素取中值以得到中值像素；

根据每个位置上得到的中值像素确定所述目标视频图像的背景图像。

3.根据权利要求1所述的基于视频图像的人物识别方法，其特征在于，所述基于人体骨架建立三维人体模型包括：

确定由所述人体骨架中关节之间的线段形成的隐式曲面；

根据各个所述线段之间的空间夹角来组合各个所述隐式曲面以建立所述三维人体模型。

4.根据权利要求3所述的基于视频图像的人物识别方法，其特征在于，所述确定由所述人体骨架中关节之间的线段形成的隐式曲面包括：

设定曲面膨胀参数；

根据每个线段的函数与该线段上每个点的距离函数相乘后在整个线段上的积分等于所述曲面膨胀参数来确定各个线段产生的隐式曲面；其中，所述距离函数是指所述线段上的点与所述隐式曲面上任意一点之间的距离函数。

5.根据权利要求1所述的基于视频图像的人物识别方法，其特征在于，所述分别将每一帧图像中提取的多个人体轮廓特征点拟合人体光滑曲线所采用的拟合算法为非线性最小二乘法。

6.根据权利要求1所述的基于视频图像的人物识别方法，其特征在于，所述对所述各个三维关节角度参数进行降维以得到待识别步态数据包括：

采用主元分析法对所述各个三维关节角度参数进行线性组合以确定多个待识别步态数据，且所述多个待识别步态数据之间互不相关。

7.一种基于视频图像的人物识别装置，其特征在于，包括：

图像提取装置，用于从目标视频图像中提取N帧图像，其中N为自然数；

背景图像确定装置，用于基于由所述图像提取装置提取到的所述N帧图像确定所述目标视频图像的背景图像；

前景区域确定装置，用于根据所述图像提取装置提取到的每一帧图像与由所述背景图像确定装置所确定的背景图像的像素差值确定所述每一帧图像的前景区域，其中所述前景区域包括人体轮廓图像；

人体轮廓特征提取装置，用于从所述前景区域确定装置确定的人体轮廓图像中提取多个人体轮廓特征点；

人体模型建立装置，用于基于人体骨架建立三维人体模型，所述三维人体模型包括多个三维关节角度参数，其中所述人体骨架是在基本人体骨架的基础上结合所述多个人体轮廓特征点来确定的；

人体曲线建立装置，用于将由所述人体模型建立装置建立的所述三维人体模型进行正交投影以得到人体光滑曲线；

曲线拟合装置，用于分别将所述人体轮廓特征提取装置所提取的每一帧图像中的多个人体轮廓特征点拟合由所述人体曲线建立装置建立的所述人体光滑曲线以确定各个三维关节角度参数；

降维处理装置，用于对所述曲线拟合装置确定的各个三维关节角度参数进行降维以得到待识别步态数据；

匹配识别装置，用于将经由所述降维处理装置得到的所述待识别步态数据与训练好的步态数据进行匹配以完成人物识别。