[发明专利]基于空间分割学习的人体肢体姿势动作识别方法

权利要求书

1.一种人体肢体姿势动作识别方法，包括步骤：

首先，建立某一动作姿势序列数据库。通过采集大量的人体动作来建立某一动作姿势序列数据库；

其次，当要识别某一动作时，通过查找此动作相关的动作姿势序列数据库来进行判断。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立某一动作姿势序列数据库步骤包括：

使用无线红外传感设备采集大量人体动作数据，即采集形成人体动作相关的人体各个关节数据；

将世界三维空间进行分割编码，计算相邻关节间形成的向量编码，所有动作相关的关节间向量编码形成编码向量，作为动作姿势特征值，存储在这一动作姿势序列数据库中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将世界三维空间进行分割编码的方法为：

分别将XY平面、XZ平面、YZ平面分割为8等份，从0、1、……7为每个区域编码；

对于XY平面，具体区域分割范围为，区域0为与X轴成(-22.5° 22.5°]间夹角的向量，区域1为与X轴成(22.5° 67.5°]间夹角的向量，即下一区域为上一区域按逆时针方向增加45°角；

对于XZ平面，具体区域分割范围为，区域0为与X轴成(-22.5° 22.5°]间夹角的向量，区域1为与X轴成(22.5° 67.5°]间夹角的向量，即下一区域为上一区域按逆时针方向增加45°角；

对于YZ平面，具体区域分割范围为，区域0为与Y轴成(-22.5° 22.5°]间夹角的向量，区域1为与Y轴成(22.5° 67.5°]间夹角的向量，即下一区域为上一区域按逆时针方向增加45°角。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将相邻关节间形成的向量进行编码的方法为：

将相邻关节点间形成的向量分别在XY平面、XZ平面、YZ平面上进行投影，形成三个分向量。分别计算三个分向量的编码，即分别在XY平面、XZ平面、YZ平面上，计算分向量与对应的区域分割中心线间的夹角，夹角最小的对应区域编码即为此分向量的编码。区域中心线计算，按照权利要求3中的分区方法，中心线分别为将整个圆周[0° 360°)等分为8份、分界处向量即为中心线向量，即x=cos(θ)y=sin(θ),]]>其中θ=N8×2π,N=0,1...,7.]]>关节点间形成的向量的分向量与区域中心线间的夹角计算，使用向量间点积角α即为所求，表示关节点间形成的向量，表示某中心线向量；

所以相邻关节间形成的向量编码为(abc)，其中a＝0,1…,8，b＝0,1…,8，c＝0,1…,8，当a或b或c值为8时，表示不考虑此区域编码。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，动作姿势特征值的计算方法为：

若一个动作姿势涉及到N个相邻关节向量，每个相邻关节点向量按照权利要求4中所述方法进行计算，则此动作姿势特征值为1×3N维向量(a₁ b₁ c₁ a₂ b₂ c₂ … a_N b_N c_N)。