[发明专利]关键点位置确定方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种关键点位置确定方法，其特征在于，包括：

基于包含人手的影像的待分析图像，确定所述人手的形状和所述人手中多个骨骼节点的位姿，其中，所述待分析图像中的人手的影像部分被遮挡；

基于所述形状和所述位姿，按照预设的人手骨骼的几何约束条件，确定所述人手的关键点的位置；

所述基于包含人手的影像的待分析图像，确定所述人手的形状和所述人手中多个骨骼节点的位姿，包括：

将包含人手的影像的待分析图像，输入预设的参数提取网络，得到所述人手的形状和所述人手中多个骨骼节点的位姿，所述参数提取网络预先经过标注有人手的形状和各个骨骼节点的位姿的样本图像的训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述形状和所述位姿，按照预设的人手骨骼的几何约束关系，确定所述人手的关键点的位置，包括：

基于所述形状和所述位姿，按照预设的人手骨骼的几何约束关系，构建所述人手的三维骨骼模型；

从所述三维骨骼模型中读取所述人手的关键点的三维空间坐标，作为所述关键点的位置。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述形状和所述位姿，按照预设的人手骨骼的几何约束关系，构建所述人手的三维骨骼模型，包括：

将所述形状和所述位姿作为模型参数输入至预设的骨骼动画框架中，得到所述人手的三维骨骼模型，所述骨骼动画框架为从多个样本人手三维骨骼模型中提取几何约束条件得到的参数化的框架。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参数提取网络为移动端神经网络MobileNet。

5.一种关键点位置确定装置，其特征在于，包括：

人手分析单元，被配置为执行基于包含人手的影像的待分析图像，确定所述人手的形状和所述人手中多个骨骼节点的位姿，其中，所述待分析图像中的人手的影像部分被遮挡；

位置确定单元，被配置为执行基于所述形状和所述位姿，按照预设的人手骨骼的几何约束条件，确定所述人手的关键点的位置；

所述位置确定单元，具体被配置为执行将包含人手的影像的待分析图像，输入预设的参数提取网络，得到所述人手的形状和所述人手中多个骨骼节点的位姿，所述参数提取网络预先经过标注有人手的形状和各个骨骼节点的位姿的样本图像的训练。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述人手分析单元，具体被配置为执行基于所述形状和所述位姿，按照预设的人手骨骼的几何约束关系，构建所述人手的三维骨骼模型；

从所述三维骨骼模型中读取所述人手的关键点的三维空间坐标，作为所述关键点的位置。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述人手分析单元，具体被配置为执行将所述形状和所述位姿作为模型参数输入至预设的骨骼动画框架中，得到所述人手的三维骨骼模型，所述骨骼动画框架为从多个样本人手三维骨骼模型中提取几何约束条件得到的参数化的框架。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述参数提取网络为移动端神经网络MobileNet。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

基于包含人手的影像的待分析图像，确定所述人手的形状和所述人手中多个骨骼节点的位姿，其中，所述待分析图像中的人手的影像部分被遮挡；

基于所述形状和所述位姿，按照预设的人手骨骼的几何约束条件，确定所述人手的关键点的位置；

所述处理器具体被配置为：

将包含人手的影像的待分析图像，输入预设的参数提取网络，得到所述人手的形状和所述人手中多个骨骼节点的位姿，所述参数提取网络预先经过标注有人手的形状和各个骨骼节点的位姿的样本图像的训练。