[发明专利]一种动作识别方法及装置

权利要求书

1.一种动作识别方法，包括:

获取至少一组人体动作的源图像；

基于所述源图像，获取初始动作所对应的二值化图像，并对所述初始动作所对应的图像进行滤波处理，获取所述初始动作所对应的二值化图像中人体的轮廓的中心点；

基于所述源图像，利用帧间差分法对相邻帧的图像进行差分处理，根据所述差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像；

对所述终止动作所对应的二值化图像进行滤波处理，并获取所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点；

获取所述初始动作所对应的图像中人体的轮廓的中心点的第一向量，和所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点的第二向量；

计算所述第一向量和第二向量的差值；

将所述差值与数据库中预置的数据列表进行比较，并根据比较结果将所述差值与相应的动作相关联，其中，所述数据列表包括至少一组向量值范围，每组向量值范围对应一个动作；

其中，基于所述源图像获取所对应的二值化图像的方法包括:按照一定的规则将整幅图像划分为N个窗口，对这N个窗口中的每一个窗口再按照：像素值＝0、0≤灰度值≤127，像素值＝1、128≤灰度值≤255，将该窗口内的像素划分为两部分，进行二值化处理；

根据差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像，具体步骤包括:将所述源图像转换为灰度图像或二值化图像；计算相邻两帧图像的差分值，并将所述相邻帧图像的差分值与预设的阈值进行比较，若差分值大于阈值，则对新一组相邻帧图像进行差分处理，若差分值小于阈值，则将所述相邻帧图像中的后一帧图像界定为终止动作所对应的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述源图像，获取初始动作所对应的二值化图像进一步包括将获取的源图像转换为灰度图像，再由灰度图像转换为二值化图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述源图像，利用帧间差分法对相邻帧的图像进行差分处理，根据所述差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像包括:

将所述源图像转换为灰度图像或二值化图像；

分别计算中间帧与前一帧图像的差分值以及中间帧与后一帧图像的差分值，分别将所述的中间帧与前一帧图像的差分值以及中间帧与后一帧图像的差分值与预设的阈值进行比较，再对两组比较结果进行逻辑与计算，若计算结果为非，则对新一组相邻的三帧图像进行差分处理，若计算结果为是，则将所述三帧图像中的后一帧图像界定为终止动作所对应的图像。

4.一种将动作转换成指令的方法，包括:

获取至少一组人体动作的源图像；

基于所述源图像，获取初始动作所对应的二值化图像，并对所述初始动作所对应的图像进行滤波处理，获取所述初始动作所对应的二值化图像中人体的轮廓的中心点；

基于所述源图像，利用帧间差分法对相邻帧的图像进行差分处理，根据所述差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像；

对所述终止动作所对应的二值化图像进行滤波处理，并获取所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点；

获取所述初始动作所对应的图像中人体的轮廓的中心点的第一向量，和所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点的第二向量；

计算所述第一向量和第二向量的差值；

将所述差值与数据库中预置的数据列表进行比较，并根据比较结果将所述差值与相应的动作相关联，其中，所述数据列表包括至少一组向量值范围，所述每组向量值范围对应一个动作；

根据映射文件将与所述差值相关联的动作转换为可识别的操作指令，其中，所述映射文件包括所述动作与所述可识别的操作指令的对应关系；

其中，基于所述源图像获取所对应的二值化图像的方法包括:按照一定的规则将整幅图像划分为N个窗口，对这N个窗口中的每一个窗口再按照：像素值＝0、0≤灰度值≤127，像素值＝1、128≤灰度值≤255，将该窗口内的像素划分为两部分，进行二值化处理；

根据差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像，具体步骤包括:将所述源图像转换为灰度图像或二值化图像；计算相邻两帧图像的差分值，并将所述相邻帧图像的差分值与预设的阈值进行比较，若差分值大于阈值，则对新一组相邻帧图像进行差分处理，若差分值小于阈值，则将所述相邻帧图像中的后一帧图像界定为终止动作所对应的图像。