[发明专利]一种人体规范动作评价方法

说明书

本发明提供一种人体规范动作评价方法。利用人体关节骨架模型，分别获取标准动作和对比动作的关节骨架数据，分别进行分段后，计算各段对比动作与对应标准动作段的DTW距离，最后综合各段距离得到对比动作相对标准动作的距离。本发明基于所提出的规范人体动作评价方法能准确地分辨标准动作与待评价动作的区别，给出基于动作间差异的量化评分，同时，所开发的人体动作评价软件能进行人体动作评价过程中的动作引导及人机交互，方便用户进行娱乐、学习、专业分析等性质的评分交互工作。

技术领域

本发明属于人体运动分析技术领域，涉及一种针对人体规范动作进行自动评价的方法。

背景技术

在我们的社会生活中，有许多的人体动作是有着严格规范与套路的，如舞蹈、武术、体操等。无论是职业体育运动竞赛还是群众体育活动，对这些项目中动作完成的规范性进行评价都是必不可少的。目前在运动竞赛中的规范动作评分主要依靠裁判来完成，评分结果容易受到裁判主观因素的影响。而在群众体育活动中一方面难以长期提供大量具有一定专业技能的裁判，另一方面业余裁判的权威性和客观性也难以保证。因此，针对这类有规范动作的运动项目，亟需一个能够实时地自动进行人体动作评价的系统。因此评分结果或多或少的会受到主观因素的影响，而类似于跳舞机等的娱乐设备，也是和动作评价有着天壤之别，难以满足人们日益增长的娱乐需求。现阶段关于人体姿态与动作的研究大多数旨在提出一种动作识别方法。对于有特定规范的人体动作，仅仅具有识别功能的智能技术是不够的。

以微软Kinect为代表的深度相机，能以较高帧率提供人体关节骨架三维数据，其数据稳定性好，精度较高，能适应室内外的各种应用环境。利用深度相机和一些智能算法，无需对人体的关节点进行标记，就能实时的对人做出的动作进行分析。

DTW算法能对两个时间序列进行对比，量化的计算时间序列之间的相似程度。该算法源于动态规划(DP)算法思想，解决了语音识别问题中发音长短不一的模板匹配问题。算法的思想就是利用动态规划来寻找两个序列间的最小距离的路径，即使得两个长度不等的时间序列对应匹配位置的路径。该算法在人体动作识别方面有着广泛的应用。

用数学方法表示一段时间内人体动作的变化细节是人体动作分析的基础。基于人体关节骨架模型，能构造出很多表示方法，如在人体骨架中构造平面，用空间几何关系的变化表示人体动作变化等。人体关节骨架模型中，每个关节点都连接有代表骨骼的线段，因此，每个中间关节点两端与关节点本身都会形成一个角度，用关节角度变化来表示人体动作变化是最简单直观的方法，广泛应用于人体动作分析的研究。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出了一种人体规范动作评价方法。

一种人体规范动作评价方法，该方法具体如下：

用深度相机进行标准规范动作的采集，标准动作视为满分动作，用来作为参照标准。

对标准动作的关节点数据进行提取，并计算每一帧中不同关节点间的三维空间角度，其中三维空间角度的余弦a计算公式为：

则三维角度为：θ＝arccos(a)，

其中，(x₁,y₁,z₁)、(x₂,y₂,z₂)和(x₃,y₃,z₃)分别为构成一个关节角度的三个关节点的空间坐标；得到多个角度时间序列，该时间序列描述了标准动作的关节点变化信息；

然后采集按该规范动作完成的待评价动作样本，按照标准动作同样的方法计算多个关节角度时间序列。