[发明专利]人体动作的局部特征表示方法及其在行为识别的应用

摘要

本发明涉及图像处理和图像识别领域，具体为人体动作的局部特征表示方法及其在行为识别的应用，人体动作的局部特征表示方法包括如下步骤：首先根据人体行为生物学和运动学特征，从能量的角度提取了人体骨骼关节点的动能、人体骨骼关节点的位置坐标、人体骨骼关节点的方向变化向量以及人体骨骼关节点的姿态势能，构建局部特征组合矩阵。然后利用K‑means聚类将局部特征矩阵降维并提取词袋(Bag Of Word，BOW)特征，并结合人体关节角特征组成用于行为识别的特征向量，将该特征向量应用到人体行为识别领域经实验验证有较好的效果。

主权项

1.一种人体动作的局部特征表示方法，用于从三维空间的动态图像中提取得到人体的局部特征矩阵，其特征在于，包括：步骤一，从三维空间的动态图像中获取人体的三维坐标，再从所述动态图像中的相邻两帧静态图像中的15个人体骨骼关节点的坐标变化中获取对应的所述人体骨骼关节点的动能，计算公式如下：其中，Ek_i,t表示F_t帧所述静态图像中第i个所述人体骨骼关节点的动能，k为动能参数，Δt表示所述相邻两帧静态图像之间的时间间隔，P_i,t表示第i个所述人体骨骼关节点在F_t帧所述静态图像中的空间位置，使用三维空间坐标(x_i,t,y_i,t,z_i,t)表示；步骤二，计算每帧所述静态图像中的所述人体骨骼关节点的方向变化向量，计算公式如下：φ_i,t＝(x_i,t‑x_i,t‑1,y_i,t‑y_i,t‑1,z_i,t‑z_i,t‑1)      (2)其中φ_i,t表示F_t帧中第i个关节点相对于上一帧的所述静态图像中第i个所述人体骨骼关节点的方向变化向量，x_i,t、y_i,t、z_i,t分别表示该人体骨骼关节点在F_t帧所述静态图像中的空间三维坐标；步骤三，选取所述人体骨骼关节点中的躯干处关节点或头部关节点作为零势能参照点，则对应的F_t帧中第i个所述人体骨骼关节点的姿态势能定义为：E_i,t＝L(|P_i,t‑P_1,t|)                  (3)其中，L为势能参数，P_i,t为t帧中第i个关节点位置，P_1,t表示F_t帧中所述零势能参照点的坐标位置；步骤四，定义并计算6个代表性人体关节角度，θ₁和θ₂分别表示左手大臂与左手小臂形成的人体关节角和右手大臂与右手小臂形成的人体关节角，θ₃和θ₄分别表示左腿大腿与左腿小腿的人体关节角和右腿大腿与右腿小腿的人体关节角，θ₅和θ₆分别表示左手大臂与躯干形成的夹角和右手大臂与躯干形成的人体关节角，则上述的人体关节角计算公式为：其中，θ_n,t表示F_t帧中第n个关节角，“·”符号表示向量的内积，“| |”表示向量的模，α和β分别表示对应的所述人体关节角中两个关节的两个向量；步骤五，基于步骤一、二、三、四计算得到的所述人体骨骼关节点的动能、所述人体骨骼关节点的坐标、所述人体骨骼关节点的方向变化向量以及所述人体骨骼关节点的姿态势能这四类特征组合成所述人体的局部特征矩阵Y_t，该矩阵Y_t如下式：