[发明专利]基于步态特征的人物识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于步态特征的人物识别方法及装置，该方法包括：获取目标人物的运动图像序列；根据所述运动图像序列提取所述目标人物的各运动关节点的三维坐标，并根据所述三维坐标构建所述目标人物的三维坐标矩阵；根据所述三维坐标矩阵确定所述目标人物的运动特征矩阵；通过第一模型网络从所述运动特征矩阵中提取出所述目标人物的步态特征，并根据所述步态特征对所述目标人物进行身份识别。本发明实现了较远距离的对人物进行识别的有益效果。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种基于步态特征的人物识别方法及装置。

背景技术

随着科技的不断进步，生物识别技术得到大力发展，生物识别技术(biometrictechnology)是应用计算机，并依据个人的生理特征对人的身份进行鉴定。识别系统首先用拍照、扫描等方式对个人生物特征采样，再将采样结果数字化，将数字化的结果与存储在数据库中的信息对比，找出个人对应身份。相较于传统的图案认证和密码认证，生物识别技术的理论基石是人体的唯一性，故由生物密码是无法被复制、窃取和遗忘。生物识别常选择的生理特征是指纹、虹膜、脸部等信息，其中指纹识别和面部识别是现如今应用最广的生物识别方法。

目前常用的指纹识别和面部识别虽然操作便捷，识别准确率高，但是缺点是识别距离近，指纹识别需要手指触碰指纹识别器，而面部识别最远就能识别4米左右的人脸。现有技术缺少一种较远距离识别人物身份的方案。

发明内容

本发明为了解决上述背景技术中的至少一个技术问题，提出了一种基于步态特征的人物识别方法及装置。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种基于步态特征的人物识别方法，该方法包括：

获取目标人物的运动图像序列；

根据所述运动图像序列提取所述目标人物的各运动关节点的三维坐标，并根据所述三维坐标构建所述目标人物的三维坐标矩阵；

根据所述三维坐标矩阵确定所述目标人物的运动特征矩阵；

通过第一模型网络从所述运动特征矩阵中提取出所述目标人物的步态特征，并根据所述步态特征对所述目标人物进行身份识别。

可选的，该基于步态特征的人物识别方法，还包括：

获取采集的所述目标人物的视频数据；

针对所述视频数据中的每一帧图像采用第二模型网络对所述目标人物进行识别并进行人物图像提取，得到所述目标人物的所述运动图像序列。

可选的，所述根据所述运动图像序列提取所述目标人物的各运动关节点的三维坐标，包括：

分别针对所述运动图像序列中的每个图像通过Openpose2D提取所述目标人物的各运动关节点的二维坐标；

用Openpose3D将所述二维坐标转换为三维坐标。

可选的，所述三维坐标矩阵中包含：膝关节节点对应的三维坐标、髋关节节点对应的三维坐标以及踝关节节点对应的三维坐标；所述运动特征矩阵具体包括：膝关节运动特征；

所述根据所述三维坐标矩阵确定所述目标人物的运动特征矩阵，具体包括：

根据膝关节节点对应的三维坐标、髋关节节点对应的三维坐标以及踝关节节点对应的三维坐标确定所述目标人物的膝关节运动特征。

可选的，所述三维坐标矩阵中包含：膝关节节点对应的三维坐标和踝关节节点对应的三维坐标；所述运动特征矩阵具体包括：足角特征；

所述根据所述三维坐标矩阵确定所述目标人物的运动特征矩阵，具体包括：

根据膝关节节点对应的三维坐标和踝关节节点对应的三维坐标确定所述目标人物的足角特征。