[发明专利]一种数据滤波方法及骨骼点坐标精确定位方法

权利要求书

1.一种数据滤波方法，其特征在于，包括步骤:

S1.滤波器部分首先应用尖峰去除滤波器，当相邻帧的骨骼坐标变化超过一定阈值thresh1时，用前一帧骨骼坐标平滑值S_n-1和当前帧骨骼坐标X_n的加权作为滤波器的输出第一当前帧权重α，0<α<1时，骨骼坐标变化小于阈值thresh1则直接输出第一帧不做处理；

S2.然后应用双线性平滑滤波器，用前一帧骨骼坐标的平滑值S_n-1加上趋势值v_n-1和当前骨骼坐标经尖峰滤波后的值的加权平均作为平滑滤波器的输出S_n，前者权重为β(0<β<1)，趋势值v_n由平滑值之差和前一帧趋势值v_n-1的加权平均计算得到，前者权重为γ(0<γ<1)，第一帧趋势值为0，平滑值为原始数据；

S3.通过平滑值S_n、预测值v_n以及因子λ(0<λ<1)得出预测值P_n；

S4.最后判断预测值v_n与原始数据之间的距离，若差值||P_n-X_n||小于阈值radius，则用预测值v_n作为最终输出Y_n，否则用原始数据与预测值v_n的加权平均作为输出，前者权重为阈值radius与差值||P_n-X_n||的比值。

2.根据权利要求1所述的数据滤波方法，其特征在于，当第一前帧权重α＝0.03所述、所述阈值thresh1＝0.05。

3.根据权利要求2所述的数据滤波方法，其特征在于，所述权重为β＝0.5、所述权重γ＝0.5。

4.根据权利要求3所述的数据滤波方法，其特征在于，所述因子λ＝0.5。

5.根据权利要求4所述的数据滤波方法，其特征在于，所述阈值radius＝0.04。

6.一种骨骼点校正的方法，其特征在于，首先两手臂张开并且两手掌张开作为校准骨骼长度的标志，获得大臂和小臂的长度；

然后以肩部骨骼点为基准结合大臂长度矫正肘部骨骼点，以肘部骨骼点为基准矫正手部骨骼点；

当待矫正骨骼点J_x,n与基准骨骼点J_o,n距离与手臂长度l_ox之差小于阈值thresh2，则以当前骨骼点坐标作为输出否则以当前帧J_x,n与前一帧J_x,n-1骨骼点的加权平均作为输出，第二当前帧权重为α。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当系统检测到双手张开时，开始校准手臂长度，采集100帧图像计算手臂骨骼长度的平均值，获得大臂和小臂的长度。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述阈值thresh2＝0.03，所述第二当前帧权重α＝0.1。