[发明专利]一种姿态对比的方法和终端

权利要求书

1.一种姿态对比的方法，其特征在于，包括步骤：

S1、获取图像数据；

S2、对所述图像数据中的第一对象进行姿态识别，得到所述第一对象的人体框架和关键点；

S3、根据所述第一对象的人体框架和关键点计算第一对象动作数据，将所述第一对象动作数据与其他对象动作数据进行相似度对比，得到动作相似度，根据所述动作相似度得到姿态对比结果，所述第一对象动作数据和所述其他对象动作数据分别包括对象动作角度。

2.根据权利要求1所述的一种姿态对比的方法，其特征在于，所述将所述第一对象动作数据与其他对象动作数据进行相似度对比具体包括以下步骤：

将所述第一对象动作数据与标准对象的标准动作数据进行相似度对比；

或者将所述第一对象动作数据与同一所述图像数据中的其他对象动作数据进行相似度对比。

3.根据权利要求2所述的一种姿态对比的方法，其特征在于，将所述第一对象动作数据与标准对象的标准动作数据进行相似度对比具体包括以下步骤：

获取用户预先选择的标准动作数据，将所述第一对象的每一个动作的第一对象动作数据逐一与所述标准动作数据进行相似度对比，所述第一对象动作数据和所述标准动作数据包括对应的最大角度、最小角度、平均角度、动作速率、每个动作的时间以及一组动作的次数。

4.根据权利要求2所述的一种姿态对比的方法，其特征在于，将所述第一对象动作数据与标准对象的标准动作数据进行相似度对比具体包括以下步骤：

基于用户选择的标准动作数据，针对不同动作自动识别出重要部位；

获取用户预先选择的标准动作数据，将所述第一对象的每一个动作的第一对象动作数据中与所述重要部位对应的第一对象局部动作数据逐一与所述标准动作数据中与所述重要部位对应的标准局部动作数据进行相似度对比，所述第一对象动作数据和所述标准动作数据包括对应的最大角度、最小角度、平均角度、动作速率、每个动作的时间以及一组动作的次数。

5.根据权利要求2所述的一种姿态对比的方法，其特征在于，所述将所述第一对象动作数据与同一所述图像数据中的其他对象动作数据进行相似度对比具体包括以下步骤：

将所述第一对象动作数据中的所述第一对象动作角度与同一所述图像数据中的每一个其他对象的其他对象动作角度逐帧进行两两对比；

所述得到动作相似度，根据所述动作相似度得到姿态对比结果具体包括以下步骤：

得到所述第一对象与每一个其他对象在每一帧上的动作角度差异值，通过预设度量方式对所述第一对象与每一个其他对象在每一帧上的动作角度差异值进行相似度评价，得到所述对象的动作相似度，所述预设度量方式包括平均值和/或方差和/或最大相似度；

依次对所述图像数据中的每一个对象都进行逐一对象且逐帧的动作角度对比，直到得到所述图像数据中的每一个对象的动作相似度；

将每一个对象的所述动作相似度进行比较，将动作相似度差异大于预设阈值的对象进行标注显示。

6.根据权利要求2所述的一种姿态对比的方法，其特征在于，所述将所述第一对象动作数据与标准对象的标准动作数据进行相似度对比，得到动作相似度具体为：

S4、将标准动作与第一对象动作数据，转换为矩阵形式作为DTW的输入，计算最短路径值，判断动作的相似度，具体为：

标准动作数据转化为矩阵M_k，第一对象动作数据转化为矩阵N_j，当k≠j时，使用DTW对矩阵M和N进行规整，使两个模板之间的维数或者序列数相同，然后计算其距离；

计算出每个m和n之间的距离，组成m行n列矩阵p(m,n)，并用s(j,k)表示从p(0,0)到p(j,k)点的距离，所述s(j,k)的计算公式如下：

s(j,k)＝min{[s(j-1,k)+d(j,k)],[s(j,k-1)+d(j,k)],[s(j-1,k-1)+d(j,k)]}；

据此可计算得出最短路径值D(M,N)，所述最短路径值越小则动作相似度越高。