一种评价用户动作标准性的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种评价用户动作标准性的方法及装置，其中，方法包括：根据帧差累积法，分别从示范视频中提取第一运动特征数据和从采集视频中提取第二运动特征数据，其中，所述采集视频为用户参照所述示范视频完成的动作视频；将同一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据进行匹配，得到每一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据的匹配结果；根据所述匹配结果，评价用户动作的标准性。本发明专利技术中的示范视频不限定特定活动，可以是用户产生的动作视频还可以是其他形式的视频，此外，本发明专利技术可以对运动特征数据直接进行匹配，而不需要对用户的动作进行识别，满足了居家运动中用户的需求，提高了用户体验。

Method and device for evaluating user action standardization

Including the invention provides a method and a device, the evaluation standard of the user's actions, methods: according to the accumulated frame difference method, were extracted from the first motion feature data from the demonstration video and extract second motion feature data collected from the video, the video acquisition for users with reference to the video demonstration action completed video; at the same time, will be the first motion feature data and second motion feature data, get the result of match every moment of the first motion feature data and second motion feature data; according to the matching result, the standard of evaluation of user action. The invention of the demonstration video is not limited to specific events, can be user generated motion video can also be other forms of video, in addition, the invention can carry on motion feature data directly, without the need for user action recognition, to meet user demand in the home exercise, improve the user experience.

【技术实现步骤摘要】
一种评价用户动作标准性的方法及装置
本专利技术涉及数据业务
，尤其是涉及一种评价用户动作标准性的方法及装置。
技术介绍
规律的体力活动可以改善心肺功能，降低冠心病、高血压、高血糖、脂肪代谢紊乱等疾病的发病率，同时可以增强骨骼强度并减缓骨质疏松的进展。此外，活动还可以减少压力，保持心理健康，防止抑郁症。相反，缺乏运动，尤其是久坐不动是乳腺癌或结肠癌、糖尿病和心脏疾病的主要病因。随着生活水平的逐渐提高，人们的健身意识不断增强，越来越多的人意识到运动健身的重要性，但是由于时间、场地和精力的限制，大部分人很难保持规律的运动。与此同时出现的居家运动可以节省时间，不需要额外场地，成为越来越多人的选择。在居家运动中，很多用户会采用在家里参照视频教程开展健身运动的运动方式。但是参照视频教程开展健身运动存在锻炼枯燥、缺乏有效互动的缺点，这也是在居家运动中XBOX等体感游戏机大受欢迎的原因。体感游戏机可以在给用户示范的同时识别用户的活动，并为用户的活动进行打分，衡量用户的动作是否准确到位。但在实际应用中，体感游戏机存在如下问题：可参与的活动有限，目前体感游戏只有官方发布的一些程序，来源单一，种类较少，部分需要用户花钱购买，难以满足用户需求。此外，识别技术复杂，体感游戏机需要综合光学、景深等数据识别用户的动作、幅度等细节信息。另外，需要专业设备，体感游戏机价格昂贵，增加了用户成本。综上所述，目前的居家运动监测模式很难满足用户的需求。
技术实现思路
为了解决现有的居家运动监测模式很难满足用户的需求的问题，本专利技术提供了一种评价用户动作标准性的方法及装置。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种评价用户动作标准性的方法，该方法包括：根据帧差累积法，分别从示范视频中提取第一运动特征数据和从采集视频中提取第二运动特征数据，其中，所述采集视频为用户参照所述示范视频完成的动作视频；将同一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据进行匹配，得到每一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据的匹配结果；根据所述匹配结果，评价用户动作的标准性。可选的，所述根据帧差累积法，分别从示范视频中提取第一运动特征数据和从采集视频中提取第二运动特征数据中，根据帧差累积法，从示范视频中提取第一运动特征数据，具体包括：计算所述示范视频中相邻两帧对应像素的像素值差值的绝对值，得到所述示范视频中每一帧的第一帧差绝对值，其中，所述第一帧差绝对值中包括相邻两帧所有对应像素的像素值差值的绝对值；将所述第一帧差绝对值中的每一绝对值与一预设阈值相比较，并将大于所述预设阈值的绝对值对应的像素记录为所述示范视频中每一帧的运动点；依据示范视频中相邻两帧像素的对应关系，将所述示范视频中每一帧的前后连续多帧的运动点进行累积，得到所述示范视频中每一帧的第一运动特征数据。可选的，所述根据帧差累积法，分别从示范视频中提取第一运动特征数据和从采集视频中提取第二运动特征数据中，根据帧差累积法，从采集视频中提取第二运动特征数据，具体包括：计算所述采集视频中相邻两帧对应像素的像素值差值的绝对值，得到所述采集视频中每一帧的第二帧差绝对值，其中，所述第二帧差绝对值中包括相邻两帧所有对应像素的像素值差值的绝对值；将所述第二帧差绝对值中的每一绝对值与所述预设阈值相比较，并将大于所述预设阈值的绝对值对应的像素记录为所述采集视频中每一帧的运动点；依据采集视频中相邻两帧像素的对应关系，将所述采集视频中每一帧的前后连续多帧的运动点进行累积，得到所述采集视频中每一帧的第二运动特征数据。可选的，所述将同一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据进行匹配，得到每一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据的匹配结果，具体包括：根据相关系数公式计算所述示范视频中第一帧的第一运动特征数据和所述采集视频中与所述第一帧相对应的第二帧的第二运动特征数据之间的相关系数，其中，在相关系数公式中，r表示相关系数，xij表示示范视频中第一帧的第i行、第j列像素的像素值，表示示范视频中第一帧所有像素的像素值的平均值，yij表示采集视频中第二帧的第i行、第j列像素的像素值，表示采集视频中第二帧所有像素的像素值的平均值，m表示第一帧或第二帧中像素的总行数，n表示第一帧或第二帧中像素的总列数，i表示第一帧或第二帧中的第i行像素，j表示第一帧或第二帧中的第j列像素，其中，m、n、i和j均为正整数；根据所述相关系数，将每一时刻的相关系数作为每一时刻的第一运动特征数据和第二运动特征数据的匹配结果。可选的，所述根据所述匹配结果，评价用户动作的标准性，具体为：统计一预设时间段内的多个相关系数，并计算所述多个相关系数的平均值；根据所述平均值，评价用户动作的标准性，其中，所述平均值的值越大，用户动作的标准性越高。依据本专利技术的另一个方面，本专利技术还提供了一种评价用户动作标准性的装置，所述装置包括：提取模块，用于根据帧差累积法，分别从示范视频中提取第一运动特征数据和从采集视频中提取第二运动特征数据，其中，所述采集视频为用户参照所述示范视频完成的动作视频；匹配模块，用于将同一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据进行匹配，得到每一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据的匹配结果；评价模块，用于根据所述匹配结果，评价用户动作的标准性。可选的，所述提取模块具体用于，计算所述示范视频中相邻两帧对应像素的像素值差值的绝对值，得到所述示范视频中每一帧的第一帧差绝对值，其中，所述第一帧差绝对值中包括相邻两帧所有对应像素的像素值差值的绝对值；将所述第一帧差绝对值中的每一绝对值与一预设阈值相比较，并将大于所述预设阈值的绝对值对应的像素记录为所述示范视频中每一帧的运动点；依据示范视频中相邻两帧像素的对应关系，将所述示范视频中每一帧的前后连续多帧的运动点进行累积，得到所述示范视频中每一帧的第一运动特征数据。可选的，所述提取模块还用于，计算所述采集视频中相邻两帧对应像素的像素值差值的绝对值，得到所述采集视频中每一帧的第二帧差绝对值，其中，所述第二帧差绝对值中包括相邻两帧所有对应像素的像素值差值的绝对值；将所述第二帧差绝对值中的每一绝对值与所述预设阈值相比较，并将大于所述预设阈值的绝对值对应的像素记录为所述采集视频中每一帧的运动点；依据采集视频中相邻两帧像素的对应关系，将所述采集视频中每一帧的前后连续多帧的运动点进行累积，得到所述采集视频中每一帧的第二运动特征数据。可选的，所述匹配模块具体用于，根据相关系数公式计算所述示范视频中第一帧的第一运动特征数据和所述采集视频中与所述第一帧相对应的第二帧的第二运动特征数据之间的相关系数，其中，在相关系数公式中，r表示相关系数，xij表示示范视频中第一帧的第i行、第j列像素的像素值，表示示范视频中第一帧所有像素的像素值的平均值，yij表示采集视频中第二帧的第i行、第j列像素的像素值，表示采集视频中第二帧所有像素的像素值的平均值，m表示第一帧或第二帧中像素的总行数，n表示第一帧或第二帧中像素的总列数，i表示第一帧或第二帧中的第i行像素，j表示第一帧或第二帧中的第j列像素，其中，m、n、i和j均为正整数；根据所述相关系数，将每一时刻的相关系数作为每一时刻的第一运动特征数据和第二运动特征数据的匹配结果。可选的，所述评价模块具本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种评价用户动作标准性的方法，其特征在于，所述方法包括：根据帧差累积法，分别从示范视频中提取第一运动特征数据和从采集视频中提取第二运动特征数据，其中，所述采集视频为用户参照所述示范视频完成的动作视频；将同一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据进行匹配，得到每一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据的匹配结果；根据所述匹配结果，评价用户动作的标准性。

【技术特征摘要】
1.一种评价用户动作标准性的方法，其特征在于，所述方法包括：根据帧差累积法，分别从示范视频中提取第一运动特征数据和从采集视频中提取第二运动特征数据，其中，所述采集视频为用户参照所述示范视频完成的动作视频；将同一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据进行匹配，得到每一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据的匹配结果；根据所述匹配结果，评价用户动作的标准性。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据帧差累积法，分别从示范视频中提取第一运动特征数据和从采集视频中提取第二运动特征数据中，根据帧差累积法，从示范视频中提取第一运动特征数据，具体包括：计算所述示范视频中相邻两帧对应像素的像素值差值的绝对值，得到所述示范视频中每一帧的第一帧差绝对值，其中，所述第一帧差绝对值中包括相邻两帧所有对应像素的像素值差值的绝对值；将所述第一帧差绝对值中的每一绝对值与一预设阈值相比较，并将大于所述预设阈值的绝对值对应的像素记录为所述示范视频中每一帧的运动点；依据示范视频中相邻两帧像素的对应关系，将所述示范视频中每一帧的前后连续多帧的运动点进行累积，得到所述示范视频中每一帧的第一运动特征数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据帧差累积法，分别从示范视频中提取第一运动特征数据和从采集视频中提取第二运动特征数据中，根据帧差累积法，从采集视频中提取第二运动特征数据，具体包括：计算所述采集视频中相邻两帧对应像素的像素值差值的绝对值，得到所述采集视频中每一帧的第二帧差绝对值，其中，所述第二帧差绝对值中包括相邻两帧所有对应像素的像素值差值的绝对值；将所述第二帧差绝对值中的每一绝对值与所述预设阈值相比较，并将大于所述预设阈值的绝对值对应的像素记录为所述采集视频中每一帧的运动点；依据采集视频中相邻两帧像素的对应关系，将所述采集视频中每一帧的前后连续多帧的运动点进行累积，得到所述采集视频中每一帧的第二运动特征数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将同一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据进行匹配，得到每一时刻的所述第一运动特征数据和第二运动特征数据的匹配结果，具体包括：根据相关系数公式计算所述示范视频中第一帧的第一运动特征数据和所述采集视频中与所述第一帧相对应的第二帧的第二运动特征数据之间的相关系数，其中，在相关系数公式中，r表示相关系数，xij表示示范视频中第一帧的第i行、第j列像素的像素值，表示示范视频中第一帧所有像素的像素值的平均值，yij表示采集视频中第二帧的第i行、第j列像素的像素值，表示采集视频中第二帧所有像素的像素值的平均值，m表示第一帧或第二帧中像素的总行数，n表示第一帧或第二帧中像素的总列数，i表示第一帧或第二帧中的第i行像素，j表示第一帧或第二帧中的第j列像素，其中，m、n、i和j均为正整数；根据所述相关系数，将每一时刻的相关系数作为每一时刻的第一运动特征数据和第二运动特征数据的匹配结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚振杰，张志鹏，许利群，
申请(专利权)人：中国移动通信集团公司，
类型：发明
国别省市：北京,11