[发明专利]一种基于光流的快速人体姿态估计方法有效
| 申请号： | 201810397371.6 | 申请日： | 2018-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN108615241B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 卿粼波;王露;何小海;滕奇志;吴小强;周文俊;熊文诗 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T7/207 | 分类号： | G06T7/207;G06T7/70 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610064 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 快速 人体 姿态 估计 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于光流的快速人体姿态估计方法，其特征在于：
1)利用自适应关键帧检测算法，确定图像序列的关键帧Pk、非关键帧Pi和图像组大小；
2)首先计算关键帧的人体姿态信息，在同一图像组内，计算关键帧与非关键帧之间的光流信息，该光流信息代表视频序列帧间的时间相关性，利用关键帧所有关节点处5x5邻域的光流信息将关键帧的人体姿态信息传播到非关键帧，融合得到非关键帧关节点的姿态信息，避免在每一帧上运用姿态检测算法；
步骤如下：
(1)读取视频序列图像，根据视频帧间的时间相关性，利用所述自适应关键帧检测算法，确定图像序列的关键帧Pk、非关键帧Pi和图像组大小，具体为以视频序列的第一帧为关键帧Pk，依次计算随后各帧与关键帧之间的光流信息，在计算前事先设定光流信息的阈值，当计算得到的光流信息超过这一阈值时，更新图像组，确定下一关键帧，随后视频图像序列依次采用所述自适应关键帧检测算法确定关键帧Pk、非关键帧Pi以及各图像组的大小；
(2)检测关键帧Pk的人体姿态，得到关键帧的人体姿态信息；
(3)在进行融合时，利用关键帧关节点处5x5邻域的光流信息代替其关节点的运动信息，结合关键帧的人体姿态信息融合得到非关键帧的人体姿态。
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