一种人体影像识别方法技术

本发明专利技术公开了一种人体影像识别方法，其通过以下步骤实现人体影像的识别：S1、硬件设备通过对人体进行骨骼跟踪、身份识别、语音识别，提供所获取得到的原始数据信息，包括深度数据流、彩色视频流、原始音频数据；S2、根据硬件设备采集到的数据信息，进行深度图像成像；S3、骨骼图的形成：从深度图像中将人体从背景环境中区分出来，并进一步识别人体的关节点，识别出人体骨骼；S4、构造虚拟人体：识别出人体骨骼后，构造出肌肉；S5、将构造出的带有骨骼肌肉的虚拟人体数据传输到计算机，并通过计算机投射到显示器上。本发明专利技术实现了实时动态捕捉并进行动态判断，使一些画面要求较高、控制精度准确的方案得以实现。

A method of human image recognition

The invention discloses a human body image recognition method, which realizes the recognition of human body image through the following steps: S1. Hardware equipment provides the acquired original data information, including depth data stream, color video stream and original audio data, through bone tracking, identity recognition and voice recognition of human body; S2. According to the data information collected by hardware equipment Depth image imaging; S3. Formation of skeleton map: distinguish the human body from the background environment from the depth image, and further identify the joint points of the human body, and identify the human skeleton; S4. Construct the virtual human body: after identifying the human skeleton, construct the muscle; S5. Transmit the virtual human body data with skeleton and muscle to the computer, and project it to the computer On the display. The invention realizes real-time dynamic capture and dynamic judgment, so that some schemes with high screen requirements and accurate control accuracy can be realized.

【技术实现步骤摘要】
一种人体影像识别方法
本专利技术涉及红外成像
，尤其涉及一种人体影像识别方法。
技术介绍
红外成像技术是一项前途广阔的高新技术。比0.78微米长的电磁波位于可见光光谱红色以外，称为红外线，又称红外辐射。是指波长为0.78—1000微米的电磁波，其中波长为0.78—2.0微米的部分称为近红外，波长为2.0—1000微米的部分称为热红外线。自然界中，一切物体都可以辐射红外线，因此利用探测仪测量目标本身与背景间的红外线差可以得到不同的热红外线形成的红外图像。现的红外热成像技术较为成熟，在民用领域也有一定使用，其不受电磁干扰，探测能力强，作用距离远，在视频监控，目标识别，火灾智能监控与识别方面有着优秀表现。在家庭娱乐，商业推广等方面也有着巨大潜力。红外热成像技术的优点多，应用广，因而最具发展潜力。而目前红外焦平面阵列探测器有两种类型：一是低温致冷工作的光量子型焦平面阵列探测器；二是非致冷工作的二极焦平面阵列探测器。虽然，目前第二种非致冷焦平面阵列探测器的灵敏度，要低于光量子型阵列，但其性能可以满足大多数的军事和几乎所有的民用。因此，采用非致冷工作的焦平面阵列探测器的红外热成像仪，能真正实现小型化、低价格，是未来小型低成本应用的主流。传统红外热成像技术多用于监控，是一种较为模糊的判定，有的甚至只是单纯的监控“有”和“无”，比如火灾监控主要监控森林火灾隐患的有无，安全等级一般的安全监控，监控不速之客的有无。基于这种低端的成像要求，大多其他产品并没有高精度的红外线模型修正系统与判定系统，无法进行进一步的拓展开发。红外线热成像技术缺乏在民用娱乐、商业推广等方面的应用，可以说是一种莫大的浪费。
技术实现思路
本专利技术针对上述现有技术的不足，提供了一种人体影像识别方法，其实现了实时动态捕捉并进行动态判断，使一些画面要求较高、控制精度准确的方案得以实现。为解决现有技术中存在的问题，采用的具体技术方案是：一种人体影像识别方法，其通过以下步骤实现人体影像的识别：S1、硬件设备通过对人体进行骨骼跟踪、身份识别、语音识别，提供所获取得到的原始数据信息，包括深度数据流、彩色视频流、原始音频数据；S2、根据硬件设备采集到的数据信息，进行深度图像成像；S3、骨骼图的形成：从深度图像中将人体从背景环境中区分出来，并进一步识别人体的关节点，识别出人体骨骼；S4、构造虚拟人体：识别出人体骨骼后，构造出肌肉；S5、将构造出的带有骨骼肌肉的虚拟人体数据传输到计算机，并通过计算机投射到显示器上。优选的方案，所述骨骼跟踪是根据骨骼关节构建玩家的躯干、肢体、头部、手指，进一步优选的方案，所述身份识别包括对人脸的识别，人脸识别的方法是：首先，定位人脸的存在；其次，基于脸部特征，对输入的人脸图像或视频流进行分析，得到脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息；最后，根据这些信息，提取每个人脸中所蕴涵的身份特，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人的身份。更进一步优选的方案，所述语音识别包括语音命令、声音特征识别、语种识别，分词、语气语调情感探测。所述语音识别是通过麦克风阵列捕获音频数据流，并通过音频增强效果算法处理来屏蔽环境噪声。所述深度图像成像是利用红外摄像头和红外投影机通过投影和接收互为重叠，采用光源照明给需要测量的空间编码的方法，根据激光散斑随着距离的不同而变换图案的特征，确定物体的位置。所述骨骼图的形成的方法为：首先，从深度图像中将人体从背景环境中区分出来：系统首先分析比较接近硬件的区域，接着逐点扫描这些区域深度图像的像素，从深度图像中将人体各个部位识别出来，通过边缘检测、噪声阈值处理、对人体目标特征点的分类，将人体中背景环境中区分出来；其次，系统根据“骨骼跟踪”的20个关节点生成一幅骨架系统，硬件可以主动追踪最多2个玩家的全身骨架，或者被动追踪最多6名玩家的形体和位置，骨骼识别可以兼容不同身高的人体，并可分辨站姿或坐姿。所述构造虚拟人体时，采用泊松方程算法进行噪声滤除。所述构造虚拟人体的方法为：先抓取特征点周边表面的角度和朝向，进而判断该点可能存在于空间的位置；同时根据朝向判断，在特征点周围形成一个虚拟的距离场；再利用平滑算法，判断漏洞附近的表面朝向，进而实现自动修补，从而粗糙变平滑、缺陷自动补齐。通过采用上述方案，本专利技术的一种人体影像识别方法与现有技术相比，其技术效果在于：本专利技术在传统的红外线热成像系统的基础上，构筑了整体的图像识别、分离、再构成的方案，尤其在于实时动态捕捉。使得单纯模式的红外图像变得清晰，而且可以进行动态判断，使一些画面要求较高、控制精度准确的方案得以实现。附图说明图1为本专利技术一种人体影像识别方法的流程示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实例并参照附图，对本专利技术进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本专利技术的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本专利技术的概念。本专利技术提供了一种红外成像系统，结合深度摄像头和RGB彩色信息以及相控阵麦克风提供的信息，可以感知一定距离内物体的运动，并建模修改映射在显示屏幕中。能实现高性能热成像动态显示，在精密监控、互动娱乐、商业运用上提供成熟可靠的解决方案。本专利技术人体影像识别的具体方法为：一、硬件设备获取原始数据信息：硬件设备作为一个传感器，本质上也只是一个输入设备。它能提供三大类的原始数据信息，包括深度数据流、彩色视频流、原始音频数据等，同时分别对应骨骼跟踪、身份识别、语音识别等三种功能。骨骼跟踪是硬件体感操作的基础，它要求系统在允许的时延范围内，快速根据骨骼关节构建玩家的躯干、肢体、头部甚至手指。游戏中虚拟人物与真实人体的匹配度的高低是骨骼识别的关键，决定于能实时抽象出多少个关节点，关节点连线在一起就是一个“火柴人”。关节点越多，骨骼越真实。骨骼在某一时间点的状态是静态的，骨骼中的某一关节点或多个关节点在空间的运动序列是动态的行为。进行动作识别最朴素的算法是基于动作序列的算法分析。人脸识别是整个身份识别中最重要的一个部分。首先定位人脸的存在，其次基于脸部特征，对输入的人脸图像或视频流进行分析，如脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息等，根据这些信息，提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人的身份。语音识别包括很多层次的技术，如语音命令、声音特征识别、语种识别、分词、语气语调情感探测等多个方面。麦克风阵列捕获的音频数据流通过音频增强效果算法处理来屏蔽环境噪声。Ⅺnect阵列技术包含有效的噪声消除和回波抑制算法，同时采用波束成形技术通过每个独立设备的响应时间确定音源位置，并尽可能避免环境噪声的影响。二、深度图像成像：根据硬件采集到的信息，进行深度图像成像。根据光的衍射斑点，以及在空间中的标记，来计算深度。深度图像成像原理是：深度数据是系统的精髓，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人体影像识别方法，其特征在于，其通过以下步骤实现人体影像的识别：/nS1、硬件设备通过对人体进行骨骼跟踪、身份识别、语音识别，提供所获取得到的原始数据信息，包括深度数据流、彩色视频流、原始音频数据；/nS2、根据硬件设备采集到的数据信息，进行深度图像成像；/nS3、骨骼图的形成：从深度图像中将人体从背景环境中区分出来，并进一步识别人体的关节点，识别出人体骨骼；/nS4、构造虚拟人体：识别出人体骨骼后，构造出肌肉；/nS5、将构造出的带有骨骼肌肉的虚拟人体数据传输到计算机，并通过计算机投射到显示器上。/n

【技术特征摘要】
1.一种人体影像识别方法，其特征在于，其通过以下步骤实现人体影像的识别：
S1、硬件设备通过对人体进行骨骼跟踪、身份识别、语音识别，提供所获取得到的原始数据信息，包括深度数据流、彩色视频流、原始音频数据；
S2、根据硬件设备采集到的数据信息，进行深度图像成像；
S3、骨骼图的形成：从深度图像中将人体从背景环境中区分出来，并进一步识别人体的关节点，识别出人体骨骼；
S4、构造虚拟人体：识别出人体骨骼后，构造出肌肉；
S5、将构造出的带有骨骼肌肉的虚拟人体数据传输到计算机，并通过计算机投射到显示器上。


2.根据权利要求1所述的一种人体影像识别方法，其特征在于，所述骨骼跟踪是根据骨骼关节构建玩家的躯干、肢体、头部、手指。


3.根据权利要求1所述的一种人体影像识别方法，其特征在于，所述身份识别包括对人脸的识别，人脸识别的方法是：首先，定位人脸的存在；其次，基于脸部特征，对输入的人脸图像或视频流进行分析，得到脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息；最后，根据这些信息，提取每个人脸中所蕴涵的身份特，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人的身份。


4.根据权利要求1所述的一种人体影像识别方法，其特征在于，所述语音识别包括语音命令、声音特征识别、语种识别，分词、语气语调情感探测。


5.根据权利要求1所述的一种人体影像识别方法，其特征在于，所述语音识别是通过麦克风阵列捕...

【专利技术属性】
技术研发人员：严佳，
申请(专利权)人：上海梓琰信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31