[发明专利]基于深度图像序列的对象运动模式识别方法和设备

摘要

提出一种基于深度图像序列的对象运动模式识别方法，包括：前景确定步骤，在各帧深度图像中确定前景对象区域；差分步骤，计算各帧深度图像中各个像素的深度值与其邻域像素的深度值之间的差分，以获得邻域深度值差分矢量；量化编码步骤，根据前景对象区域确定感兴趣区域，将感兴趣区域中各个像素的邻域深度值差分矢量量化编码为邻域深度值差分码；区域划分步骤，将感兴趣区域划分为多个子区域；分布描述步骤，根据各个像素的邻域深度值差分码，获得子区域的邻域深度值差分码分布特征向量；识别步骤，根据邻域深度值差分码分布特征向量的组合，识别感兴趣区域所对应对象的运动模式。还相应地提出一种基于深度图像序列的对象运动模式识别设备。

主权项

一种基于深度图像序列的对象运动模式识别方法，包括：前景确定步骤，在所述深度图像序列的各帧深度图像中确定前景对象区域；差分步骤，计算各帧深度图像中各个像素的深度值与其相邻帧深度图像中邻域像素的深度值之间的差分，以获得邻域深度值差分矢量；量化编码步骤，根据各帧深度图像及其相邻帧深度图像的前景对象区域确定感兴趣区域，将感兴趣区域中各个像素的邻域深度值差分矢量量化编码为邻域深度值差分码；区域划分步骤，将各帧深度图像中感兴趣区域划分为多个子区域；分布描述步骤，根据各帧深度图像中感兴趣区域的子区域中各个像素的邻域深度值差分码，获得该子区域的邻域深度值差分码分布特征向量；识别步骤，根据各帧深度图像中感兴趣区域的子区域的邻域深度值差分码分布特征向量的组合，识别该感兴趣区域所对应对象的运动模式。