[发明专利]人体动作表征的处理方法、系统、电子装置及存储介质有效

专利信息
申请号: 201910072379.X 申请日: 2019-01-25
公开(公告)号: CN109840490B 公开(公告)日: 2021-10-22
发明(设计)人: 曹文明;鲁义涛;曹桂涛 申请(专利权)人: 深圳大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 代理人: 袁文英
地址: 518060 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 人体 动作 表征 处理 方法 系统 电子 装置 存储 介质
【说明书】:

发明公开了一种人体动作表征的处理方法、系统、电子装置及存储介质,涉及人体动作捕捉技术领域,用于对人体的动作表征进行处理;包括:采集正在采集的动作数据中当前帧的下一帧人体姿态数据;将当前帧的下一帧动作数据进行空间转换,得到在几何代数空间内的人体姿态数据;根据人体姿态数据对人体姿态表征进行提取,得到人体姿态特征;对全部人体姿态特征进行分类及集成,得到动作数据的分类结果;在人体动作结束后结束采集人体姿态数据,并输出分类结果,在人体动作结束前继续采集人体姿态数据;从而不需要在得到一个动作的所有动作数据后才能够对整个动作进行处理,因此降低了人体动作表征处理流程的复杂度及人体动作表征的处理难度。

技术领域

本发明涉及人体动作捕捉技术领域,尤其涉及一种人体动作表征的处理方法、系统、电子装置及存储介质。

背景技术

在计算机视觉及机器智能的研究中,经常需要基于3D骨架数据的时空空间中对人体动作的表征进行捕捉及处理,并因此诞生了多种捕捉及处理方法。

目前,主流的方法是:首先,基于手动涉及并提取人体动作特征;然后,基于统计、填充/截断等方式对表征进行维度对齐,从而使得不同长度的动作的表征能够适应后续处理流程的输入;最后,使用机器学习/推理系统对人体动作进行分类识别,从而实现对人体动作的捕捉及处理。

然而,上述方法是通过对一个动作的全部姿态构成的序列来提取动作的表征,从而使得需要在得到一个动作的所有动作数据后才能够对整个动作进行复杂的表征提取、变换及分类等处理,因此使得人体动作表征的处理流程复杂,增加了人体动作表征的处理难度。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种人体动作表征的处理方法、系统、电子装置及存储介质,旨在解决现有技术中人体动作表征的处理流程复杂而增加了人体动作表征的处理难度的技术问题。

为实现上述目的,本发明第一方面提供一种人体动作表征的处理方法,包括:采集正在采集的动作数据中当前帧的下一帧人体姿态数据;将当前帧的下一帧动作数据进行空间转换,得到在几何代数空间内的人体姿态数据;根据所述人体姿态数据在集合代数空间内对人体姿态表征进行提取,得到人体姿态特征;对全部所述人体姿态特征进行分类及集成,得到所述动作数据的分类结果;在人体动作结束后结束采集当前帧的下一帧人体姿态数据,并输出所述分类结果,在人体动作结束前继续采集当前帧的下一帧人体姿态数据。

进一步地,所述将所述下一帧动作数据进行空间转换,得到在几何代数空间内的人体姿态数据包括:建立欧式空间的三维坐标系,记做欧式坐标系,并建立几何代数空间的三维坐标系,记做几何代数坐标系;将当前帧的下一帧动作数据放入欧式坐标系内,并获取关键点坐标,记做欧式坐标;根据欧式坐标系及几何代数坐标系转换关系将所述欧式坐标转化为几何代数空间内的几何代数坐标。

进一步地,所述将所述下一帧动作数据进行空间转换,得到在几何代数空间内的人体姿态数据还包括:在建立所述欧式坐标系及所述集合代数坐标系时,将几何代数坐标系的三个空间基底分别与欧式坐标系的三个坐标轴相对应。

进一步地,根据所述人体姿态数据在集合代数空间内对人体姿态表征进行提取,得到人体姿态特征包括:获取人体姿态在几何代数空间内的人体关节旋转特征;提取人体姿态在几何代数空间内的人体关节角度特征;根据所述人体关节旋转特征及所述人体关节角度特征计算人体姿态特征。

进一步地,所述获取人体姿态在几何代数空间内的人体关节旋转特征包括:设定骨骼向量为人体骨骼在几何代数空间中运动后的状态,且所述骨骼向量的初始状态与几何代数空间中的一个基底相同;在人体处在确切的姿态后,根据骨骼向量的旋转变化在几何代数空间内表示各骨骼的姿态,以获取人体关节的旋转特征。

进一步地,所述提取人体姿态在几何代数空间内的人体关节角度特征包括:根据人体四肢进行设计并提取与关节相连的骨骼之间的夹角,记做关节夹角;设定所述夹角的取值范围;将人体四肢每个部分的关节夹角依次放置构成关节角度特征向量,将所述关节角度特征向量作为人体关节角度特征。

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