[发明专利]一种人体行为动作快速识别方法及装置有效

专利信息
申请号: 201410467813.1 申请日: 2014-09-15
公开(公告)号: CN104298964B 公开(公告)日: 2017-08-11
发明(设计)人: 胡硕;陈钰昕;左亚青 申请(专利权)人: 燕山大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 秦皇岛一诚知识产权事务所(普通合伙)13116 代理人: 李合印
地址: 066004 河北省*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 一种 人体 行为 动作 快速 识别 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种人体行为动作快速识别方法,其特征在于,所述识别方法按以下步骤进行:

(1)通过视频采集单元采集人体行为动作的视频,利用背景减方法检测运动并提取人体剪影及其表达;所述背景减方法是在R、G、B空间分布中进行背景减操作来检测运动,对图像分别在R、G、B 3个通道设定阈值,若任一通道的值大于该阈值,则将所有通道的值都设为255;反之,若没有任何通道的实际像素值大于该阈值,则维持原状;

(2)对提取好的人体剪影进行轮廓提取,使用区域扫描算法提取剪影轮廓,并生成链表;选取其中最长的链表以排除部分外部干扰和内部空洞,将其重新描绘,获得所需要的人体剪影轮廓图像;

(3)对提取的人体剪影轮廓使用k-mean聚类获得k个最能突出其特点的帧,即为关键帧,并进行标记;

(4)利用具有时空特征的算子来加速行为动作识别过程;

记录关键帧轮廓的中心位置,并根据位置信息计算特征算子w;

特征算子w的确定方法为:记录人体质心的运动轨迹,分别获取轨迹上横坐标和纵坐标的最大值及最小值,将横坐标最大值与最小值的差值除以纵坐标的最大值与最小值的差值,所得结果确定为特征算子w;

设定阈值,根据特征算子w将行为动作序列样本分为两个大类,识别过程中利用w加速行为动作识别;若w大于阈值,认为该行为动作属于第一大类;若w小于阈值,则认为该行为动作属于第二大类;在相应的大类内将目标运动的关键帧与其中每一个小类的关键帧对比,计算每个对应轮廓点到其质心的距离之差,将所有差值相加,得到两个轮廓的总欧氏距离,在每个小类中进行该步骤,找到总欧氏距离最小的类,即为所求的动作类别,完成对行为动作的识别。

2.一种人体行为动作快速识别装置,其特征在于:所述识别装置包括图像采集单元和运动识别单元;图像采集单元为图像采集设备,图像采集单元拍摄人体运动过程,获取图像数据;图像采集单元通过USB总线与运动识别单元进行连接,运动识别单元的图像处理方法固化在dsp芯片中,运动识别单元通过对图像采集单元获得的图像数据进行处理,提取其中任意无前景帧作为背景图像,并使用背景减方法检测运动目标并提取轮廓及其表达;所述背景减方法是在R、G、B空间分布中进行背景减操作来检测运动,对图像分别在R、G、B 3个通道设定阈值,若任一通道的值大于该阈值,则将所有通道的值都设为255;反之,若没有任何通道的实际像素值大于该阈值,则维持原状;利用k-mean聚类对轮廓进行关键帧的判别和提取并将其标记,同时计算描述轮廓在运动过程中时间与空间上的变化情况的时空特征算子w;特征算子w的确定方法为:记录人体质心的运动轨迹,分别获取轨迹上横坐标和纵坐标的最大值及最小值,将横坐标最大值与最小值的差值除以纵坐标的最大值与最小值的差值,所得结果确定为特征算子w;通过时空特征算子w来区别动作行为的种类;利用对应点的欧氏距离差算法求得与测试序列差异度最小的训练序列并获取该训练序列的动作类别,即为目标测试序列的行为类别。

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