[发明专利]一种非侵入式大运动条件下人体测量方法有效
申请号: | 201310291320.2 | 申请日: | 2013-07-11 |
公开(公告)号: | CN103337083A | 公开(公告)日: | 2013-10-02 |
发明(设计)人: | 于耀;徐黄皓;周余;都思丹 | 申请(专利权)人: | 南京大学 |
主分类号: | G06T7/20 | 分类号: | G06T7/20;G06T17/00 |
代理公司: | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人: | 张苏沛 |
地址: | 210093 江苏省南京市栖霞区仙*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明是一种针对公开场合下处于大运动中人体体征参数的测量方法及“运动恢复—人体建模”串行测量系统,本发明在不限制测量目标运动状态以及测量目标所着衣物的条件下,首先通过多层运动滤波器,全自动地连续恢复时间轴上人体运动参数;将多个姿态下的人体模型经由深度图像优化,并根据事先测定的“深度误差—单位法向内积”曲线空时加权,获得一致平均模型;以一致模型与原始模型的基线差方向作为方向约束,对多帧下的优化模型最优基线差进行时空分析,最终借助运动信息,消除衣物影响,真实测量人体体征参数。本方法对测量目标属于非侵入测量,既不限制测量目标的运动状态,也不限制测量目标的衣着状态,可于日常公开场合得到广泛应用。 | ||
搜索关键词: | 一种 侵入 运动 条件下 人体 测量方法 | ||
【主权项】:
一种非侵入式大运动条件下人体测量方法,其特征在于,包含以下步骤:步骤一、采用运动捕捉技术恢复人体姿态参数;步骤二、根据深度图像,初始化人体模型的形态参数,生成基线模型;步骤三、通过深度图像优化各帧下的模型,并依据当前帧模型的不同顶点相对于传感器的前向特性选择权重,获得空时加权平均模型;步骤四、以平均模型作为方向约束,寻找相对于基线模型的最小位移点作为目标模型的相应顶点,进而获得无衣物影响模型,并从无衣物影响模型上测得人体体征参数。
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