人体动作识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人体动作识别方法和装置。其中，人体动作识别方法包括：获取拍摄到的人体动作的视频流；从视频流提取连续帧的视频图像；对连续帧的视频图像进行最大熵二值化处理，得到连续帧的视频图像对应的二值图像；以及从连续的二值图像上提取人体动作的移动轨迹。通过本发明专利技术，解决了现有技术中对动作识别的速度慢的问题。

【技术实现步骤摘要】
人体动作识别方法和装置
本专利技术涉及动作识别领域，具体而言，涉及一种人体动作识别方法和装置。
技术介绍
目前，通过识别人体动作来对设备进行控制的技术已经逐渐成熟，在日常生活中已经存在很多应用，例如，通过手势识别来控制的智能电视等。 然而，专利技术人发现，现有的人体动作识别的虽然准确高，但是由于动作识别时处理的数据量比较大，而导致对动作识别的速度慢，这使得用户在做出动作之后，需要等上一段时间才能看到控制效果，这大大降低了用户体验。 针对现有技术中对动作识别的速度慢的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种人体动作识别方法和装置，以解决现有技术中对动作识别的速度慢问题。 为了实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种人体动作识别方法。根据本专利技术的人体动作识别方法包括:获取拍摄到的人体动作的视频流；从所述视频流提取连续帧的视频图像；对所述连续帧视频图像进行最大熵二值化处理，得到连续帧的视频图像对应的二值图像；以及从连续的二值图像上提取所述人体动作的移动轨迹。 进一步地，从连续的二值图像上提取所述人体动作的移动轨迹包括:按照相同的提取方式从所述连续的二值图像中每一张图像上提取人体特征点；计算所述连续的二值图像中相邻图像之间所述人体特征点的位移；以及根据所述相邻图像之间所述人体特征点的位移确定出所述人体动作的运行轨迹。 进一步地，计算所述连续的二值图像中相邻图像之间所述人体特征点的位移包括:对相邻图像上的人体特征点进行匹配，确定出所述相邻图像中上一张图像上每个人体特征点在下一张图像上对应的人体特征点；计算所述上一张图像上每个人体特征点移动到所述上一张图像上每个人体特征点在下一张图像上对应的人体特征点的移动距离；确定所述上一张图像上每个人体特征点移动到所述上一张图像上每个人体特征点在下一张图像上对应的人体特征点的移动方向；以及由所述移动距离和所述移动方向确定相邻图像之间所述人体特征点的位移。 进一步地，在从连续的二值图像上提取所述人体动作的移动轨迹之后，所述人体动作识别方法还包括:将所述人体动作的运行轨迹与预先设置的人体动作规则进行匹配；如果所述人体动作的运行轨迹匹配到所述人体动作规则，则根据匹配到的人体动作规则对应的控制方式输出控制信号。 进一步地，在获取拍摄到的人体动作的视频流之前，所述人体动作识别方法还包括:通过红外摄像机拍摄所述人体动作的视频流；其中，从所述视频流提取所述连续帧的视频图像包括:按照预设采用频率从所述视频流中提取视频图像。 为了实现上述目的，根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种人体动作识别装置。根据本专利技术的人体动作识别装置包括:获取单元，用于获取拍摄到的人体动作的视频流；第一提取单元，用于从所述视频流提取连续帧的视频图像；处理单元，用于对所述连续帧的视频图像进行最大熵二值化处理，得到连续帧的视频图像对应的二值图像；以及第二提取单元，用于从连续的二值图像上提取所述人体动作的移动轨迹。 进一步地，所述第二提取单元包括:提取模块，用于按照相同的提取方式从所述连续的二值图像中每一张图像上提取人体特征点；计算模块，用于计算所述连续的二值图像中相邻图像之间所述人体特征点的位移；以及确定模块，用于根据所述相邻图像之间所述人体特征点的位移确定出所述人体动作的运行轨迹。 进一步地，所述计算模块包括:第一确定子模块，用于对相邻图像上的人体特征点进行匹配，确定出所述相邻图像中上一张图像上每个人体特征点在下一张图像上对应的人体特征点；计算子模块，用于计算所述上一张图像上每个人体特征点移动到所述上一张图像上每个人体特征点在下一张图像上对应的人体特征点的移动距离；第二确定子模块，用于确定所述上一张图像上每个人体特征点移动到所述上一张图像上每个人体特征点在下一张图像上对应的人体特征点的移动方向；以及第三确定子模块，用于由所述移动距离和所述移动方向确定相邻图像之间所述人体特征点的位移。 进一步地，所述人体动作识别装置还包括:匹配单元，用于在从所述连续的二值图像上提取所述人体动作的移动轨迹之后，将所述人体动作的运行轨迹与预先设置的人体动作规则进行匹配；输出单元，用于如果所述人体动作的运行轨迹匹配到所述人体动作规则，则根据匹配到的人体动作规则对应的控制方式输出控制信号。 进一步地，所述人体动作识别装置还包括:拍摄单元，用于在获取拍摄到的人体动作的视频流之前，通过红外摄像机拍摄所述人体动作的视频流；其中，所述第一提取单元还用于按照预设采用频率从所述视频流中提取视频图像。 根据本专利技术实施例，通过获取拍摄到的人体动作的视频流，从视频流中提取连续帧的视频图像，再对视频图像进行二值化处理，得到连续的二值化图像，由于二值图像上呈现的只有黑色和白色，使得图像处理中可以快速地确定出人体特征，提高人体动作的移动轨迹的快速提取，进而提高动作识别的速度，解决了现有技术中对动作识别的速度慢的问题。 【附图说明】 构成本申请的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中: 图1是根据本专利技术实施例的人体动作识别方法的流程图；以及 图2是根据本专利技术实施例的人体动作识别装置的示意图。 【具体实施方式】 需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。 为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。 需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。 本专利技术实施例提供了一种人体动作识别方法。该方法可以通过计算机设备来实现。 图1是根据本专利技术实施例的人体动作识别方法的流程图。如图1所示，该人体动作识别方法包括步骤如下: 步骤S102，获取拍摄到的人体动作的视频流。该视频流包括连续帧的视频图像。 视频流可以是红外摄像机拍摄的，也可以是其他摄像机拍摄的视频流。 步骤S104，从视频流提取连续帧的视频图像。 由于视频流是由一系列连续帧的视频图像组成，当用户做出用于控制目标设备的人体动作时，可以通过摄像机拍摄用户做出的动作视频流。其中，目标设备可以是通过人体动作识别来进行控制的设备，例如电视、电脑、投影仪等等。人体动作可以是人体的各种肢体动作，例如手势动作等。 在获取到视频流之后，从该视频流中提取连续帧的视频图像，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人体动作识别方法，其特征在于，包括：获取拍摄到的人体动作的视频流；从所述视频流提取连续帧的视频图像；对所述连续帧的视频图像进行最大熵二值化处理，得到连续帧的视频图像对应的二值图像；以及从连续的二值图像上提取所述人体动作的移动轨迹。

【技术特征摘要】
1.一种人体动作识别方法，其特征在于，包括: 获取拍摄到的人体动作的视频流； 从所述视频流提取连续帧的视频图像； 对所述连续帧的视频图像进行最大熵二值化处理，得到连续帧的视频图像对应的二值图像；以及 从连续的二值图像上提取所述人体动作的移动轨迹。2.根据权利要求1所述的人体动作识别方法，其特征在于，从连续的二值图像上提取所述人体动作的移动轨迹包括: 按照相同的提取方式从所述连续的二值图像中每一张图像上提取人体特征点； 计算所述连续的二值图像中相邻图像之间所述人体特征点的位移；以及 根据所述相邻图像之间所述人体特征点的位移确定出所述人体动作的运行轨迹。3.根据权利要求2所述的人体动作识别方法，其特征在于，计算所述连续的二值图像中相邻图像之间所述人体特征点的位移包括: 对相邻图像上的人体特征点进行匹配，确定出所述相邻图像中上一张图像上每个人体特征点在下一张图像上对应的人体特征点； 计算所述上一张图像上每个人体特征点移动到所述上一张图像上每个人体特征点在下一张图像上对应的人体特征点的移动距离； 确定所述上一张图像上每个人体特征点移动到所述上一张图像上每个人体特征点在下一张图像上对应的人体特征点的移动方向；以及 由所述移动距离和所述移动方向确定相邻图像之间所述人体特征点的位移。4.根据权利要求1所述的人体动作识别方法，其特征在于，在从连续的二值图像上提取所述人体动作的移动轨迹之后，所述人体动作识别方法还包括: 将所述人体动作的运行轨迹与预先设置的人体动作规则进行匹配； 如果所述人体动作的运行轨迹匹配到所述人体动作规则，则根据匹配到的人体动作规则对应的控制方式输出控制信号。5.根据权利要求1所述的人体动作识别方法，其特征在于，在获取拍摄到的人体动作的视频流之前，所述人体动作识别方法还包括: 通过红外摄像机拍摄所述人体动作的视频流； 其中，从所述视频流提取所述连续帧的视频图像包括:按照预设采用频率从所述视频流中提取视频图像。6.一种人体动作识别装置，其特征在于，包括: 获取单元，用于获取拍...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘粉香，
申请(专利权)人：北京国双科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11