[发明专利]一种基于局部曲面几何特征的人体动作识别方法

权利要求书

1.一种基于局部曲面几何特征的人体动作识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、读入深度映射图像与骨架关节点数据以及相机的内部参数，以深度映射图像序列和相机内部参数重构人体动作的3D点云数据；

步骤2、在每帧图像上以每个骨架关节点为锚点，在其局部邻域的点云数据空间中提取9维的局部曲面几何特征；

步骤3、采用时间金字塔协方差矩阵来建模特定时间窗口内的局部曲面几何特征间的相关性与时间演化过程；

步骤4、对协方差矩阵向量化，最后得到一个N＝9M维的特征描述子，M为人体关节点的个数。

2.根据权利要求1所述的基于局部曲面几何特征的人体动作识别方法，其特征在于，步骤1的具体实施步骤为：

步骤1.1、读入深度映射图像序列和骨架关节点数据以及相机的内部参数，

在深度映射图像中位置(i,j)处的深度值为I(i,j)，深度映射图像的宽度与高度分别为W和H；骨架关节点的坐标为q＝(q_x,q_y,q_z)；fov_h和fov_v分别为相机内部参数中的水平视场与垂直视场；

步骤1.2、重构人体动作的3D点云数据，即计算深度图像中每个点所对应的3D点云坐标p＝(p_x,p_y,p_z)

$\begin{array}{c}{p}_x=I(i,j)\left(\frac{j}{W}-0.5\right)\tan \left(\frac{{\mathrm{fov}}_h}{2}\right)\\ p_y=I(i,j)\left(\frac{i}{H}-0.5\right)\tan \left(\frac{{\mathrm{fov}}_v}{2}\right)\\ p_z=I(i,j)\end{array}.$