[发明专利]基于样例的区分式三维运动恢复方法

摘要

本发明公开了一种基于样例的区分式三维运动恢复的方法。本方法利用对人体轮廓提取特征表达，在包含有已知三维姿态的人体轮廓特征的样例数据库中，查找最接近的轮廓特征，将其对应的多个候选三维姿态返回，经过姿态序列优化处理，返回每帧的最终姿态，将最终姿态相连接，就恢复出人体三维运动。在实施本方法的过程中，使用占位图轮廓特征来描述轮廓。对每个轮廓，从数据库中返回k个检索结果，作为候选姿态。使用动态规划和反向回溯算法，来寻找一条最佳的三维姿态路径。将当前时刻的最佳姿态与Δt时间内所显示过的最佳姿态进行加权平均，得到最终的三维姿态。方法稳定快速，易于实现，能够实时恢复得到人体三维运动，结果准确自然，获得很好的效果。

主权项

1.一种基于样例的区分式三维运动恢复的方法，其特征在于包括如下步骤：1)利用占位图轮廓特征来描述从视频每帧图像中提取到的前景人体轮廓，将轮廓所占的最小矩形包围盒区域，水平和垂直划分成若干方格，统计在每个独立方格中前景像素所占的比例，依次连接起来构成特征向量，作为人体轮廓特征；2)利用每帧获得的人体轮廓特征，与样例数据库中保存的已知三维姿态的人体轮廓特征进行比较，计算两者间的欧式距离，即根方差，求得欧式距离最小的k个，得到k个最接近的人体轮廓特征，根据人体轮廓特征查找样例数据库，最后返回这k个最接近的人体轮廓特征所对应的人体三维姿态，作为k个候选姿态；3)对每帧t的k个候选姿态，分别利用动态规划算法，进行前向搜索，计算确定对第i个候选姿态的变量ω_ti和b_ti，其中ω_ti是终点为p_ti的所有可能路径中总权重最小的路径的总权重，b_ti是回溯指针；4)计算h_T＝arg min_iω_Ti，然后从t＝T-1到t＝1，反向回溯计算h_t＝b_t，ht，确定从t＝1到t＝T的最佳路径h₁，h₂，...，h_T，其中h_i表示第i帧的候选姿态中被选中为最终姿态的序号，得到全局最优的三维姿态序列其中为第t帧的第h_i个候选姿态；5)将得到的当前T时刻的全局最优的三维姿态和前Δt时间内所显示过的最佳姿态进行加权平均，得到最终的三维姿态从而实现基于样例的区分式三维运动恢复。