[发明专利]一种基于扩展卡尔曼滤波器的人体姿态识别方法有效

专利信息
申请号: 201911011849.8 申请日: 2019-10-23
公开(公告)号: CN110781803B 公开(公告)日: 2023-05-09
发明(设计)人: 张宏伟;张小虎;杨夏 申请(专利权)人: 中山大学
主分类号: G06V40/20 分类号: G06V40/20;G06V10/764
代理公司: 佛山信智汇知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 44629 代理人: 唐杏姣
地址: 510275 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 扩展 卡尔 滤波器 人体 姿态 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种基于扩展卡尔曼滤波器的人体姿态识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

获取一张人体姿态背景图像并对获取的人体姿态背景图像进行数据解码,利用有限状态机方法进行人体姿态背景图像数据的提取,得到人体姿态背景图像数据;

按照一定周期连续采集人体姿态图像并对人体姿态图像进行数据解码,利用有限状态机方法进行人体姿态图像数据的提取,得到人体姿态图像数据;

提取人体姿态背景图像数据的亮度Y和色度Cb以及人体姿态图像数据的亮度YS和色度Cbs,得到前景图像为|Cb-Cbs|,对前景图像进行二值化,得到二值化处理后的人体姿态图像;

对二值化处理后的人体姿态图像通过扩展卡尔曼滤波器进行姿态解算,识别人体姿态;

所述扩展卡尔曼滤波器包括以下步骤:

步骤1,在k=0时,初始化粒子,并给出初始位置x0和协方差p0

步骤2,在k=1时,利用公式xk=fk(xk-1)+vk-1和zk=hk(xk)+ek计算粒子传递值x1和z1

步骤3,确定修正先验概率的中心点;

步骤4,序贯重要性采样,采样粒子集并预测目标轨迹利用公式和计算修正的权值并归一化;

步骤5,重采样,根据重要性权值的大小分别增多或减少根据修正先验概率以近似得到N个随机样本

步骤6,用粒子更新后验概率,对下一个粒子重复步骤2至5;

步骤7,利用公式和分别计算后验概率及滤波输出,并更新时间k,其中,式中Ns表示粒子数目;

其中,在步骤3中,确定修正先验概率的中心点的方法包括如下步骤:

3a,选择障碍函数建立目标函数,以满足约束条件p(ek)=0,并建立增广目标函数并将该增广目标函数记为fo

3b,给出阈值ε,其中0≦ε≦1;

3c,利用公式计算搜索方向,其中di表示搜索方向;

3d,利用进退法计算步长;

3e,利用公式和迭代计算中心点,其中α*是步长;

3f,计算先验误差,判断先验误差是否小于等于阈值ε,如果是,则退出卡尔曼粒子滤波器。

2.如权利要求1所述的一种基于扩展卡尔曼滤波器的人体姿态识别方法,其特征在于,在步骤2中,公式xk=fk(xk-1)+vk-1和zk=hk(xk)+ek的约束条件为p(ek)=0,

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