[发明专利]一种人体骨架动作识别方法、装置及终端

权利要求书

1.一种人体骨架动作识别方法，其特征在于，包括：

获取人体骨架数据，其中，所述人体骨架数据包括多个关节点位置；处理所述人体骨架数据，并提取动作序列中的特征向量；

所述处理人体骨架数据包括：

以所述人体骨架数据中的髋关节中心为原点，构建坐标系，确定各关节点与所述髋关节中心之间的距离；

所述处理人体骨架数据还包括：采用旋转投影的方式获取动作序列中单帧的特征向量，具体而言：

将人体骨架绕着新建立的坐标系进行旋转；

其中，，

和分别代表旋转前的骨架位置和旋转后的骨架位置；代表一次绕x轴、y轴、z轴分别旋转的旋转矩阵，代表旋转的角度，代表总共旋转骨架的次数；

将旋转后得到的骨架向平面进行投影，并在平面内计算各个关节位置到髋关节中心位置之间的距离，将距离按照既定的关节顺序进行排序；

将多次旋转投影的结果进行串联，得到当前帧的特征向量，特征向量的维度应该为，其中代表人体骨架中关节点个数；

将得到动作序列的帧级特征向量进行并联，得到特征矩阵，其中，所述特征矩阵与所述动作序列相对应；从所述特征矩阵中提取特征向量，基于所述特征向量和预先动作识别模型，确定所述动作序列的类型。

2.根据权利要求1所述的一种人体骨架动作识别方法，其特征在于：处理所述人体骨架数据，包括，获取所述各关节点的平均骨架长度，将所述各关节的长度替换为所述各关节点的平均骨架长度。

3.根据权利要求2所述的一种人体骨架动作识别方法，其特征在于：从训练集中学习所述人体骨架数据中各关节的平均骨架长度，具体公式如下；

其中，对应关节的平均骨架长度，对应训练集中的帧数总和，表示第帧中对应关节处的骨架长度；

根据广度优先搜索的方式在保持所述各关节方向不变的前提下，将其替换为所述各关节点的平均骨架长度。

4.根据权利要求3所述的一种人体骨架动作识别方法，其特征在于：根据所述广度优先搜索的方式从所述髋关节中心开始，对所述动作序列中的关节长度进行替换，并保持方向不变，具体公式如下：

其中，和分别表示之前关节点的位置和新的关节点位置，表示根关节的位置，即与需替换关节最接近且相较于该关节更靠近髋关节中心的关节，表示求二范数的函数。

5.一种人体骨架动作识别装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取人体骨架数据，其中，所述人体骨架数据包括多个关节点位置；

处理模块，用于处理所述人体骨架数据，并提取动作序列中的特征向量；

所述处理人体骨架数据包括：

以所述人体骨架数据中的髋关节中心为原点，构建坐标系，确定各关节点与所述髋关节中心之间的距离；

所述处理人体骨架数据还包括：采用旋转投影的方式获取动作序列中单帧的特征向量，具体而言：

将人体骨架绕着新建立的坐标系进行旋转；

其中，，

和分别代表旋转前的骨架位置和旋转后的骨架位置；代表一次绕x轴、y轴、z轴分别旋转的旋转矩阵，代表旋转的角度，代表总共旋转骨架的次数；

将旋转后得到的骨架向平面进行投影，并在平面内计算各个关节位置到髋关节中心位置之间的距离，将距离按照既定的关节顺序进行排序；

将多次旋转投影的结果进行串联，得到当前帧的特征向量，特征向量的维度应该为，其中代表人体骨架中关节点个数；

将得到动作序列的帧级特征向量进行并联，得到特征矩阵，其中，所述特征矩阵与所述动作序列相对应；从所述特征矩阵中提取特征向量，基于所述特征向量和预先动作识别模型，确定所述动作序列的类型。