一种三维人体姿态估计方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种三维人体姿态估计方法和装置，该方法包括：获得人体不同角度的多幅人体图像，该多幅人体图像为通过预置的多个采集不同方位图像的图像采集装置从多个不同角度摄取的人体的多幅图像；对每幅人体图像分别进行二维人体姿态估计，确定每幅人体图像中的该人体的目标二维人体姿态；依据预先构建的二维人体姿态与三维人体姿态的映射库，确定目标二维人体姿态对应的目标三维人体姿态，以恢复出人体在多个不同角度的多个目标三维人体姿态；将多个目标三维人体姿态组合为一个三维人体，构建出该人体的三维姿态。该方法和装置在进行三维人体姿态估计时，对图像采集装置采集人体图像的要求较少，从而降低了三维人体姿态估计的难度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉研究
，更具体的说是涉及一种三维人体姿态估计方法和装置。
技术介绍
通过图像分析人体的姿态是计算机视觉研究的重要问题。人体姿态估计被广泛应用于人机交互、电影特效以及智能监控系统等诸多领域。目前，基于结构光摄像头采集的图像来进行三维人体姿态估计的应用日益广泛。为了实现基于结构光摄像头采集的图像进行三维人体姿态估计，需要将结构光投影到人体表面产生不同的模式的光斑。虽然该种方式可以完成三维人体姿态估计，但是该种方式需要人体正面面对摄像头的镜头，且人体距离摄像头的距离小于4m，从而对摄取的图像要求较高，增加了三维人体姿态估计的难度。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供一种三维人体姿态估计方法和装置，以降低三维人体姿态估计中能够对图像采集装置摄取图像的要求，降低三维人体姿态估计的难度。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案:一种三维人体姿态估计方法，包括:获得人体不同角度的多幅人体图像，所述多幅人体图像为通过预置的多个采集不同方位图像的图像采集装置从多个不同角度摄取的所述人体的多幅图像；对所述多幅人体图像中每幅人体图像分别进行二维人体姿态估计，确定每幅所述人体图像中的所述人体的目标二维人体姿态；依据预先构建的二维人体姿态与三维人体姿态的映射库，确定所述目标二维人体姿态对应的目标三维人体姿态，以分别从所述多幅人体图像中恢复出所述人体在所述多个不同角度的多个目标三维人体姿态；将所述人体在所述多个不同角度的目标三维人体姿态组合为一个三维人体，构建出所述人体的三维姿态。优选的，所述依据预先构建的二维人体姿态与三维人体姿态的映射库中，确定所述目标二维人体姿态对应的目标三维人体姿态，包括:从预先构建的二维人体姿态与三维人体姿态的映射库中，匹配出与所述目标二维人体姿态相匹配的参照二维人体姿态；将所述映射库中与所述参照二维人体姿态对应的参照三维人体姿态确定为所述目标二维人体姿态对应的目标三维人体姿态，得到分别从所述多幅人体图像中恢复出的所述人体在所述多个不同角度的多个目标三维人体姿态。优选的，构建所述二维人体姿态与三维人体姿态的映射库包括:获取三维人体运动骨架的数据值，建立三维人体运动数据库；将所述三维人体运动数据库中的所述三维人体运动骨架上的各点投影到二维平面上，得到所述三维人体运动骨架上各点投影到二维平面上数据值；根据所述三维人体运动数据库中三维人体运动骨架的数据值以及所述三维人体运动骨架上各点投影到二维平面上的数据值，构建出包含有不同三维人体运动姿态与二维人体姿态的对应关系的映射库。优选的，所述根据所述三维人体运动数据库中三维人体运动骨架的数据值以及所述三维人体运动骨架上各点投影到二维平面上的数据值，构建出包含有不同三维人体运动姿态与二维人体姿态的对应关系的映射库，包括:基于流形学习算法对所述三维人体运动骨架的数据值与所述三维人体运动骨架上在二维平面上投影的数据值组成的数据对进行降维处理；利用降维后的所述数据对，构建出包含有不同三维人体运动姿态与二维人体姿态的对应关系的映射库。优选的，所述将所述人体在所述多个不同角度的目标三维人体姿态组合为一个三维人体，包括:根据人体骨架的刚体约束和/或人体运动行为约束，将所述人体在所述多个不同角度的目标三维人体姿态组合为一个三维人体。另一方面，本专利技术还提供了一种三维人体姿态估计装置，包括:图像获取单元，用于获得人体不同角度的多幅人体图像，所述多幅人体图像为通过预置的多个采集不同方位图像的图像采集装置从多个不同角度摄取的所述人体的多幅图像；二维估计单元，用于对所述多幅人体图像中每幅人体图像分别进行二维人体姿态估计，确定每幅所述人体图像中的所述人体的目标二维人体姿态；三维估计单元，用于依据预先构建的二维人体姿态与三维人体姿态的映射库，确定所述目标二维人体姿态对应的目标三维人体姿态，以分别从所述多幅人体图像中恢复出所述人体在所述多个不同角度的多个目标三维人体姿态；姿态构建单元，用于将所述人体在所述多个不同角度的目标三维人体姿态组合为一个三维人体，构建出所述人体的三维姿态。优选的,所述三维估计单元,包括:二维匹配子单元，用于从预先构建的二维人体姿态与三维人体姿态的映射库中，匹配出与所述目标二维人体姿态相匹配的参照二维人体姿态；三维估计子单元，用于将所述映射库中与所述参照二维人体姿态对应的参照三维人体姿态确定为所述目标二维人体姿态对应的目标三维人体姿态，得到分别从所述多幅人体图像中恢复出的所述人体在所述多个不同角度的多个目标三维人体姿态。优选的，所述装置还包括:数据获取单元，用于在所述图像获取单元获取所述多幅人体图像之前，获取三维人体运动骨架的数据值，建立三维人体运动数据库；投影单元，用于将所述三维人体运动数据库中的所述三维人体运动骨架上的各点投影到二维平面上，得到所述三维人体运动骨架上各点投影到二维平面上数据值；映射构建单元，用于根据所述三维人体运动数据库中三维人体运动骨架的数据值以及所述三维人体运动骨架上各点投影到二维平面上的数据值，构建出包含有不同三维人体运动姿态与二维人体姿态的对应关系的映射库。优选的,所述映射构建单元,包括:数据降维单元，用于基于流形学习算法对所述三维人体运动骨架的数据值与所述三维人体运动骨架上在二维平面上投影的数据值组成的数据对进行降维处理；映射构建子单元，用于利用降维后的所述数据对，构建出包含有不同三维人体运动姿态与二维人体姿态的对应关系的映射库。优选的，所述姿态构建单元，包括:姿态构建子单元，用于根据人体骨架的刚体约束和/或人体运动行为约束，将所述人体在所述多个不同角度的目标三维人体姿态组合为一个三维人体。经由上述的技术方案可知，对通过预置的多个采集不同方位图像的图像采集装置从多个不同角度摄取的该人体的多幅人体图像进行二维人体姿态估计，得到每幅人体图像中包含的该人体的目标二维人体姿态，然后根据预先构建的二维人体姿态与三维人体姿态的映射库，可以分别确定出从每幅人体图像中恢复出的目标二维人体姿态所对应的目标三维人体姿态，将得到多个目标三维人体姿态组合成一个三维人体，从而可以构建出人体的三维姿态。通过该方法可以进行三维人体姿态估计无需摄取人体的正面图像，对三维人体姿态估计所需的人体图像的要求较低，从而降低了三维人体姿态估计的难度。【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1示出了本专利技术一种三维人体姿态估计方法一个实施例的流程示意图；图2示出了本专利技术一种三维人体姿态估计方法另一个实施例的流程示意图；图3示出了本专利技术构建二维人体姿态与三维人体姿态的映射库的一种实现方式的流程示意图；图4示出了本专利技术一种三维人体姿态估计装置一个实施例的结构示意图。【具体实施方式】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，都属于本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种三维人体姿态估计方法，其特征在于，包括：获得人体不同角度的多幅人体图像，所述多幅人体图像为通过预置的多个采集不同方位图像的图像采集装置从多个不同角度摄取的所述人体的多幅图像；对所述多幅人体图像中每幅人体图像分别进行二维人体姿态估计，确定每幅所述人体图像中的所述人体的目标二维人体姿态；依据预先构建的二维人体姿态与三维人体姿态的映射库，确定所述目标二维人体姿态对应的目标三维人体姿态，以分别从所述多幅人体图像中恢复出所述人体在所述多个不同角度的多个目标三维人体姿态；将所述人体在所述多个不同角度的目标三维人体姿态组合为一个三维人体，构建出所述人体的三维姿态。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王子彬，
申请(专利权)人：联想北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11