动作姿态库建立、动作姿态生成、识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种动作姿态库的建立方法、动作姿态生成、识别方法及装置，动作姿态库的建立方法包括：获取待入库人体图像；获取待入库人体形状特征向量和待入库人体角度特征向量；确定类中心人体图像和待入库判断人体图像；计算所述待入库判断人体图像和所述类中心人体图像的整体相似度；当所述整体相似度满足整体相似度阈值时，将所述待入库判断人体图像归为所选定的所述类中心人体图像的所在类存储或者删除所述待入库人体图像，直至遍历全部所述待入库人体图像。本发明专利技术实施例所提供的动作姿态库的建立方法、动作姿态生成、识别方法、装置、设备、介质，保证人体动作姿态的精度和效果。

【技术实现步骤摘要】
动作姿态库建立、动作姿态生成、识别方法及装置
本专利技术实施例涉及计算机领域，尤其涉及一种动作姿态库的建立方法及装置、介质、设备；还涉及一种动作姿态生成方法及装置、介质、设备以及一种动作姿态识别方法及装置、介质、设备。
技术介绍
随着计算机视觉技术的发展，对于人体动作姿态的应用需求越来越广泛，因此对于人体动作姿态的识别和建立要求也越来越高。比如：在人机交互领域，需要识别人体动作姿态，以确定人体的实际姿态，从而进行进一步地机器反馈，为此需要建立足够的人体姿态数据，确保动作能够顺利识别；在动作生成领域，需要确定初始动作与结束动作，并生成二者之间的人体动作姿态。这就需要一个合理而有效的建模方式，对人体的动作姿态进行建模，以满足各种应用场景的需要。因此，如何保证人体动作姿态建模的精度和效果，成为亟需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例解决的技术问题是提供一种动作姿态库的建立方法及装置、介质、设备；一种动作姿态生成方法及装置、介质、设备和一种动作姿态识别方法及装置、介质、设备，以保证人体动作姿态建模的精度和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动作姿态库的建立方法，其特征在于，包括：/n获取待入库人体图像；/n根据所述待入库人体图像获取待入库人体形状特征向量和待入库人体角度特征向量；/n确定用于计算整体相似度的类中心人体图像和待入库人体图像中的待入库判断人体图像；/n根据待入库判断人体形状特征向量、待入库判断人体角度特征向量与类中心人体图像的类中心人体形状特征向量和类中心人体角度特征向量，计算所述待入库判断人体图像和所述类中心人体图像的整体相似度；/n当所述整体相似度满足整体相似度阈值时，将所述待入库判断人体图像归为所选定的所述类中心人体图像的所在类存储或者删除所述待入库人体图像，得到对所述待入库判断人体图像归类后的动作姿态...

【技术特征摘要】
1.一种动作姿态库的建立方法，其特征在于，包括：
获取待入库人体图像；
根据所述待入库人体图像获取待入库人体形状特征向量和待入库人体角度特征向量；
确定用于计算整体相似度的类中心人体图像和待入库人体图像中的待入库判断人体图像；
根据待入库判断人体形状特征向量、待入库判断人体角度特征向量与类中心人体图像的类中心人体形状特征向量和类中心人体角度特征向量，计算所述待入库判断人体图像和所述类中心人体图像的整体相似度；
当所述整体相似度满足整体相似度阈值时，将所述待入库判断人体图像归为所选定的所述类中心人体图像的所在类存储或者删除所述待入库人体图像，得到对所述待入库判断人体图像归类后的动作姿态库，直至遍历全部所述待入库人体图像。


2.如权利要求1所述的动作姿态库的建立方法，其特征在于，所述根据待入库判断人体形状特征向量、待入库判断人体角度特征向量与类中心人体图像的类中心人体形状特征向量和类中心人体角度特征向量，计算所述待入库判断人体图像和所述类中心人体图像的整体相似度的步骤包括：
根据所述待入库判断人体形状特征向量和所述类中心人体形状特征向量获取人体形状相似度；
根据所述待入库判断人体角度特征向量和所述类中心人体角度特征向量获取人体角度相似度；
根据所述人体形状相似度和所述人体角度相似度获取所述整体相似度。


3.如权利要求2所述的动作姿态库的建立方法，其特征在于，所述待入库判断人体形状特征向量包括待入库人脸形状特征向量、待入库手部形状特征向量和待入库躯干形状特征向量；
所述根据所述待入库判断人体形状特征向量和所述类中心人体形状特征向量获取人体形状相似度的步骤包括：
根据所述待入库人脸形状特征向量和所述类中心人脸形状特征向量获取人脸形状相似度，根据所述待入库手部形状特征向量和所述类中心手部形状特征向量获取手部形状相似度，根据所述待入库躯体形状特征向量和所述类中心躯体形状特征向量获取躯干形状相似度；
根据所述人脸形状相似度、所述手部形状相似度和所述躯体形状相似度获取所述人体形状相似度。


4.如权利要求3所述的动作姿态库的建立方法，其特征在于，所述根据所述人脸形状相似度、所述手部形状相似度和所述躯体形状相似度获取所述人体相似度的步骤包括：
利用以下公式获取所述人体形状相似度：



其中，λf--人脸形状相似度权重；
λh--手部形状相似度权重；
λb--躯体形状相似度权重；

--人脸形状相似度；

--手部形状相似度；

--躯体形状相似度。


5.如权利要求3所述的动作姿态库的建立方法，其特征在于，所述人体形状相似度为所述待入库判断人体形状特征向量和所述类中心人体形状特征向量的卡方距离。


6.如权利要求2所述的动作姿态库的建立方法，其特征在于，所述人体角度特征向量包括待入库人脸角度特征向量、待入库手部角度特征向量和待入库躯干角度特征向量；
所述根据所述待入库判断人体角度特征向量和所述类中心人体角度特征向量获取人体角度相似度的步骤包括：
根据所述待入库人脸角度特征向量和所述类中心人脸角度特征向量获取人脸角度相似度，根据所述待入库手部角度特征向量和所述类中心手部角度特征向量获取手部角度相似度，根据所述待入库躯体角度特征向量和所述类中心躯体角度特征向量获取躯干角度相似度；
根据所述人脸角度相似度、所述手部角度相似度和所述躯体角度相似度获取所述人体角度相似度。


7.如权利要求6所述的动作姿态库的建立方法，其特征在于，所述根据所述人脸角度相似度、所述手部角度相似度和所述躯体角度相似度获取所述人体角度相似度的步骤包括：
利用以下公式获取所述人体角度相似度：



其中，λf--人脸角度相似度权重；
λh--手部角度相似度权重；
λb--躯体角度相似度权重；

--人脸角度相似度；

--手部角度相似度；

--躯体角度相似度。


8.如权利要求6所述的动作姿态库的建立方法，其特征在于，所述人体角度相似度为所述待入库判断人体角度特征向量和所述类中心人体角度特征向量的欧式距离。


9.如权利要求2所述的动作姿态库的建立方法，其特征在于，所述根据所述人体形状相似度和所述人体角度相似度获取所述整体相似度的步骤包括：
利用以下公式获取所述整体相似度：
D＝(αDapp+βDang)γ；
其中，Dapp--人体形状相似度；
Dang--人体角度相似度；
α--人体形状相似度的权重；
β--人体角度相似度的权重；
γ--加权和的权重。


10.如权利要求1-9任一项所述的动作姿态库的建立方法，其特征在于，还包括，当所述整体相似度不满足相似度阈值且未完成遍历各类中心人体图像时，更换所述类中心人体图像，将更换后的所述类中心人体图像作为用于计算相似度的类中心人体图像，直至所述整体相似度不满足相似度阈值且已遍历各类中心人体图像，将所述待入库判断人体图像作为新的类中心人体图像，得到对所述待入库判断人体图像归类后的动作姿态库。


11.如权利要求1-9任一项所述的动作姿态库的建立方法，其特征在于，所述直至遍历全部所述待入库人体图像的步骤之后还包括：
建立归类后的动作姿态库中全部类中心人体图像中任意两者之间的整体相似度矩阵，得到归类动作姿态库。


12.如权利要求1-9任一项所述的动作姿态库的建立方法，其特征在于，所述根据所述待入库人体图像获取所述待入库人体形状特征向量的步骤包括：
根据所述待入库人体图像获取所述待入库人体图像的待入库人体掩码图像；
根据所述待入库人体掩码图像获取所述待入库人体形状特征向量。


13.如权利要求12所述的动作姿态库的建立方法，其特征在于，所述根据所述待入库人体图像获取所述待入库人体图像的待入库人体掩码图像的步骤包括：
利用人脸语义图像分割算法获取待入库人脸掩码图像；
利用身体语义图像分割算法获取待入库手部掩码图像和待入库躯体掩码图像。


14.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：康凯，侯琦，冀志龙，
申请(专利权)人：北京新唐思创教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11