[发明专利]一种深度图像中的姿势识别方法及装置

摘要

本发明涉及一种深度图像中的姿势识别方法及装置，包括以下步骤从深度图像中提取人体三维轮廓；计算所述三维轮廓的局部特征；将所述三维轮廓的局部特征输入预设的人体结构模型，得到人体关节点的绝对空间分布和条件空间分布；根据所述人体关节点的绝对空间分布和条件空间分布在三维空间中计算所述人体关节点的位置，得到人体的姿势识别结果。本发明在原有随机森里的基础上，通过预设的人体结构模型进行姿势识别，该方法特征维度低，描述能力强；同时通过人体结构模型，针对不同身高的个体，统一学习人体的姿势，降低学习的能力，提高算法的实用性和准确率；与原有概率图模型相比，本发明提出的方法推理姿势更快，适用于实时的姿势捕捉系统。

主权项

一种深度图像中的姿势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：从深度图像中提取人体三维轮廓；计算所述三维轮廓的局部特征；将所述三维轮廓的局部特征输入预设的人体结构模型，得到人体关节点的绝对空间分布和条件空间分布；根据所述人体关节点的绝对空间分布和条件空间分布在三维空间中计算所述人体关节点的位置，得到人体的姿势识别结果；其中，所述计算所述三维轮廓的局部特征，具体包括：以所述三维轮廓中某个点为中心，按照预设的比例将所述三维轮廓的三维空间划分成若干个同心球，并按照预设的角度将每一个同心球划分成若干段；统计落在同心球中的所述三维轮廓的点的位置信息；根据所述位置信息计算落在同心球中的所述三维轮廓的点的特征向量。