[发明专利]人体姿态标准运动行为匹配方法及系统

权利要求书

1.人体姿态标准运动行为匹配方法，其特征是，包括：

步骤S0：对待匹配视频行为数据进行预处理，得到帧序列；

步骤S1：提取帧序列中每一帧图像中的人体关节点，提取每个人体关节点的三维坐标数据；

步骤S2：利用视频补帧算法将帧序列与标准行为数据在时序上进行异步对齐；

步骤S3：基于提取的人体关节点的三维坐标数据，将人体分为多个人体节段；

步骤S4：通过人体节段法计算人体重心：首先计算出各个人体节段自身重心的三维空间坐标，然后再将这些节段重心坐标加权平均计算，最终求得待匹配视频数据中人体的重心位置坐标；

步骤S5：利用步骤S4中的方法，计算出标准视频数据中每一帧的人体重心坐标；

步骤S6：待匹配数据视频帧中的所有关节点坐标均根据步骤S5得到的标准视频数据重心进行规范化之后再进行匹配；具体步骤为：原视频帧中某关节点坐标为，规范化后的关节点坐标为，则有：

其中，表示待匹配视频中每一帧的人体重心三维坐标值；表示标准视频数据中每一帧的人体重心坐标。

2.如权利要求1所述的人体姿态标准运动行为匹配方法，其特征是，还包括：待匹配视频行为相似度计算步骤，根据匹配的图像对中人体姿态关节点信息获得待匹配视频行为与标准行为数据的相似度。

3.如权利要求1所述的人体姿态标准运动行为匹配方法，其特征是，提取帧序列中每一帧图像中的人体关节点之后，将人体关节点组合，获得待匹配视频中人体的所有关节点构成的骨骼框架数据。

4.如权利要求1所述的人体姿态标准运动行为匹配方法，其特征是，利用视频补帧算法将帧序列与标准行为数据在时序上进行异步对齐，若标准行为数据帧大于待匹配的视频数据帧，则调整待匹配视频数据帧，使得两者相等；

利用视频补帧算法将帧序列与标准行为数据在时序上进行异步对齐，若标准行为数据帧小于待匹配的视频数据帧，则调整标准行为数据帧，使得两者相等。

5.人体姿态标准运动行为匹配系统，其特征是，包括：

帧序列获取模块，被配置为：对待匹配视频行为数据进行预处理，得到帧序列；

人体关节点提取模块，被配置为：提取帧序列中每一帧图像中的人体关节点，提取每个人体关节点的三维坐标数据；

异步对齐模块，被配置为：利用视频补帧算法将帧序列与标准行为数据在时序上进行异步对齐；

匹配模块，被配置为包括以下步骤：

步骤S3：基于提取的人体关节点的三维坐标数据，将人体分为多个人体节段；

步骤S4：通过人体节段法计算人体重心：首先计算出各个人体节段自身重心的三维空间坐标，然后再将这些节段重心坐标加权平均计算，最终求得待匹配视频数据中人体的重心位置坐标；

步骤S5：利用步骤S4中的方法，计算出标准视频数据中每一帧的人体重心坐标；

步骤S6：待匹配数据视频帧中的所有关节点坐标均根据步骤S5得到的标准视频数据重心进行规范化之后再进行匹配；具体步骤为：原视频帧中某关节点坐标为，规范化后的关节点坐标为，则有：

其中，表示待匹配视频中每一帧的人体重心三维坐标值；表示标准视频数据中每一帧的人体重心坐标。

6.如权利要求5所述的人体姿态标准运动行为匹配系统，其特征是，还包括：相似度计算模块，被配置为：待匹配视频行为相似度计算步骤，根据匹配的图像对中人体姿态关节点信息获得待匹配视频行为与标准行为数据的相似度。

7.如权利要求5所述的人体姿态标准运动行为匹配系统，其特征是，所述帧序列获取模块中，提取帧序列中每一帧图像中的人体关节点之后，将人体关节点组合，获得待匹配视频中人体的所有关节点构成的骨骼框架数据。

8.如权利要求5所述的人体姿态标准运动行为匹配系统，其特征是，所述异步对齐模块中，利用视频补帧算法将帧序列与标准行为数据在时序上进行异步对齐，若标准行为数据帧大于待匹配的视频数据帧，则调整待匹配视频数据帧，使得两者相等；

利用视频补帧算法将帧序列与标准行为数据在时序上进行异步对齐，若标准行为数据帧小于待匹配的视频数据帧，则调整标准行为数据帧，使得两者相等。