[发明专利]用于估计人体姿态的设备和方法

权利要求书

1.一种用于估计人体姿态的设备，包括：

图像获取单元，用于获取包括人体对象的深度图像；

部位特征检测单元，用于从获取的深度图像提取人体对象并检测人体的各个候选部位及特征，对所述深度图像进行最小能量骨架扫描确定多个骨架点并构建最小能量骨架扫描MESS骨架，并且通过各个候选部位的像素标记结果以及深度分布构建各候选部位的像素标记PIXLA骨架；

部位产生单元，用于通过融合最小能量骨架扫描的结果以及像素标记的结果来产生各个人体部位的部位假定；

姿态确定单元，用于将所述部位假定组装成为至少一个姿态假定，根据姿态评价准则对各个姿态假定进行评价并确定人体姿态，

其中，针对任一候选部位，部位特征检测单元根据所述候选部位中各个像素的像素标记以及像素间的深度连续性确定所述部位的连续骨架点，以构建所述部位的PIXLA骨架，

其中，姿态确定单元利用每个姿态假定的至少一个部位约束特征来评估每个姿态假定在预先定义的姿态类别之间的概率分布，将与评估后的所有姿态假定的概率分布中的最高概率值相应的姿态假定确定为人体姿态。

2.如权利要求1所述的设备，其特征在于，部位产生单元自检测的候选头部产生假定头部，并且根据躯干部位的信息以及产生的假定头部中的像素的PIXLA置信度对所述假定头部进行评价。

3.如权利要求2所述的设备，其特征在于，部位产生单元通过融合最小能量骨架扫描的结果、像素标记的结果以及检测的候选头部估计出躯干假定。

4.如权利要求3所述的设备，其特征在于，部位产生单元根据最小能量骨架扫描出的前景确定粗略躯干区域，估计2D躯干方向，基于像素标记结果从粗略躯干区域去除非躯干像素，对粗略躯干区域执行2D躯干建模，分别使用通过像素标记检测到的躯干上部/下部周围的肩部/骨盆像素确定3D肩部和3D骨盆。

5.如权利要求4所述的设备，其特征在于，部位产生单元通过以下操作对粗略躯干区域执行2D躯干建模：

基于头部区域确定躯干顶部；

基于身体的质心和腿部区域确定躯干底部；

通过根据躯干尺寸约束条件沿躯干的倾斜方向进行投射确定躯干的左侧边界和右侧边界，

从粗略躯干区域确定最终的躯干区域。

6.如权利要求5所述的设备，其特征在于，部位产生单元还从获取的深度图像识别人体的复杂姿态，并且对所述复杂姿态涉及的候选部位重新进行标记。

7.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述复杂姿态包括腿部交叉和手臂上举。

8.如权利要求7所述的设备，其特征在于，部位产生单元以互补方式使用MESS的结果、像素标记的结果以及运动区域产生少量肢体各部位的假定。

9.如权利要求8所述的设备，其特征在于，部位产生单元通过执行以下操作产生左下臂假定：

当检测到左肘和左腕时，通过连接左臂和左腕(左手)产生左下臂假定；

当检测到左下臂和左腕时，通过连接左下臂和左腕产生左下臂假定；

当检测到左肘和左下臂时，通过连接左下臂和左肘产生左下臂假定；

通过从检测的左下臂提取的PIXLA骨架产生左下臂假定；

从位于上身但不属于头部的MESS骨架产生左下臂假定；

当没有找到可靠的左下臂时，从躯干的运动区域产生左下臂假定，其中，通过帧差检测运动区域；

从产生的多个左下臂假定当中去除重叠的左下臂假定；

对产生的各个左下臂假定加权，并且去除权值低的左下臂假定，其中，根据落入所述左下臂假定的前景区域的像素的个数以及这些像素属于左下臂的概率确定所述左下臂假定的权值，

其中，部位产生单元执行类似操作以产生右臂、左腿和右腿部位的假定。

10.如权利要求8所述的设备，其特征在于，部位产生单元还根据不同部位之间的关系去除不合理的部位假定，以精选部位假定。