[发明专利]一种面向人机交互的快速人体动作识别方法

权利要求书

1.一种面向人机交互的快速人体动作识别方法，其特征在于：所述方法具体步骤如下：

(1)动作描述特征点的获取：利用Kinect的骨骼跟踪技术获取人体全身20个关节点的空间三维坐标，提出用于动作识别的8个关键特征点的选取原则；

(2)动作的描述：用向量集合来描述特征，使描述不同动作的特征具有很大的差异性，并且特征要消除位置差异和体型差异的影响；

(3)动作识别：动作识别方法为模板匹配方法，并且不受动作执行快慢的影响；待测试序列和模板中每一个序列匹配时，先要经过加速函数的筛选，若能通过筛选，则两序列进行匹配计算，给出识别结果，否则终止计算；

(4)对识别结果进行编码区分，然后通过蓝牙通信方式将控制指令传给机器人，机器人按照人的意愿完成一件事情，实现人机交互。

2.根据权利要求1所述的一种面向人机交互的快速人体动作识别方法，其特征在于：“(1)”步骤中所述获取的20个骨骼关节点具体为：头部、左肩、双肩中央、右肩、左肘关节、右肘关节、左腕关节、右腕关节、左手、右手、脊柱关节、臀部中央、左臀部、右臀部、左膝盖、右膝盖、左踝关节、右踝关节、左脚、右脚；用于人机交互的动作主要是肢体动作，四肢关节点坐标变化很大，对动作的描述贡献程度大；相对而言，头部和肩部以及躯干部位关节点的位置比较稳定，变化不大，对动作的贡献度很微弱；肘部关节、手腕关节、手部关节能描述上肢动作，膝关节、踝关节、脚部关节能描述下肢动作；根据关节点对动作描述贡献度原则，提取左右肘、左右手、左右膝关节、左右脚关节这8个节点作为肢体动作描述的关键点。

3.根据权利要求2所述的一种面向人机交互的快速人体动作识别方法，其特征在于：首先，Kinect传感器正确与电脑连接，测试者站在Kinect前距离Kinect摄像头1-2m左右，通过Kinect for windows SDK获取人体骨骼20个节点的空间三维坐标；选取左右手、左右肘部、左右脚以及左右膝关节8个关节点作为动作描述的关键点，这8个点要描述成空间向量，选取脊柱节点作为8个特征向量的共同起始点，选取向量作为动作描述的特征，消除人处在Kinect前方不同位置带来的影响，每个向量都有(x，y，z)三维坐标，因此一帧骨骼数流包含8个向量共24维向量坐标，如公式(1)所示：

F＝{X₁,Y₁,Z₁,X₂,Y₂,Z₂,…,X₈,Y₈,Z₈}(1)

其中F为一帧骨骼数据流的向量坐标集合；为了消除不同人体型的差异，坐标向量要按照体型比例进行归一化，如公式(2)所示：

F′=Fd---(2)]]>

式中，F'为归一化后的特征向量集合，d为脊柱节点到臀部中央节点的归一化欧式距离；Kinect一秒能提供30帧骨骼数据流，这样一个连贯动作就能描述为若干帧向量集合的组合，如公式(3)所示：

M＝{F₁',F₂',F₃',F_i',…,F_λ'}(3)

式中，F'_i为第i帧骨骼数据的向量坐标集合，λ为一个动作包含的骨骼帧数，一个动作M的维数为24*λ。

4.根据权利要求1所述的一种面向人机交互的快速人体动作识别方法，其特征在于：“(2)”步骤中通过分析各个关节点对动作描述的贡献程度，从中选取左手、右手、左肘关节、右肘关节、左脚、右脚、左膝关节、右膝关节这8个关节点作为特征向量的终点，位置相对稳定的脊柱节点作为8个特征向量的共同起始点，由于向量具有平移不变性，能消除人处在Kinect视场中不同位置对动作识别带来的影响；对特征向量按照人体比例进行归一化处理，消除不同人体型身高不同带来的影响；标准动作模板只需保存为TXT文本，方便后续识别。