本公开涉及计算机技术，特别涉及一种人体姿态识别的方法及装置。用以解决人体的细微姿态不能准确识别的问题，该方法为：终端设备识别出所述待检测图像中人体关键点的二维坐标，再将获得的各个二维坐标分别转换为世界坐标系下的三维坐标，以及将获得的各个世界坐标系下的三维坐标分别转换为人体坐标系的三维坐标，在基于各个人体关键点的人体坐标系的三维坐标，提取出待检测图像中的人体特征，最终将获得的各个人体特征与预设的图像样本进行匹配，输出人体姿态识别结果。这样，可以更加准确，更加丰富的标记出不同人体部位的坐标，进而终端设备可以识别出更加复杂的人体姿态，以及针对不同的姿态设定不同的识别方式。及针对不同的姿态设定不同的识别方式。及针对不同的姿态设定不同的识别方式。
【技术实现步骤摘要】
一种人体姿态识别的方法及装置
[0001]本公开涉及计算机技术，特别涉及一种人体姿态识别的方法及装置。
技术介绍
[0002]相关技术中，人体姿态识别技术已经应用于生活的各个方面，例如，体感游戏的相关设备，通过人体姿态识别技术，识别人体姿态，实现人机交互，增加了人机交互的方式。
[0003]相关技术下，通常采用流动网络模型对人体进行跟踪，通常流动网络模型采用将图片叠合进行卷积运算或先提取两幅图片中的重要特征，在通过相关层将两个图片的特征进行合并，之后进行卷积运算。
[0004]相关技术目前只能应用于游戏，娱乐等场景，应用场景单一，而且在这些应用场景下，对人体姿态识别的精度要求不高，且需要人体作出较大幅度的动作。
[0005]但是，相关技术下，只能识别人体做出的坐姿，站姿，仰卧等大幅度的人体姿态，对于人体在做出细微姿态并不能准确识别。同时，现有技术下的人体姿态识别场景过于单一，无法满足各个场景下对人体姿态识别的需要。
[0006]因此，需要一种人体姿态识别的方法及装置，以克服上述缺陷。
技术实现思路
[0007]本公开提供一种人体姿态识别的方法及装置，用以解决人体的细微姿态不能准确识别的问题。
[0008]本专利技术提供的具体技术方案如下：
[0009]第一方面，一种人体姿态识别的方法，包括：
[0010]对待检测图像进行人体检测，识别出所述待检测图像中的人体关键点，并确定各个人体关键点的二维坐标；
[0011]将获得的各个二维坐标分别转换为世界坐标系下的三维坐标，以及将获得的各个世界坐标系下的三维坐标分别转换为人体坐标系的三维坐标；
[0012]基于各个人体关键点的人体坐标系的三维坐标，提取出待检测图像中的人体特征，所述人体特征至少包括：上肢结构化特征，下肢结构化特征和躯干结构化特征；
[0013]将获得的各个人体特征与预设的图像样本进行匹配，输出人体姿态识别结果。
[0014]可选的，对待检测图像进行人体检测，包括：
[0015]将所述待检测图像划分为若干待检测区域；
[0016]对所述每一个待检测区域进行人体检测，判断所述各个待检测区域内是否存在所述人体部分，将存在所述人体部分的区域记为人体区域；
[0017]将由所述各个人体区域构成的总区域，作为人体检测的输出结果。
[0018]可选的，将获得的各个二维坐标分别转换为世界坐标系下的三维坐标，包括：
[0019]将获得的各个二维坐标对应的二维关键点转换为相应的热力图，其中，一个二维关键点表示为在所述热力图中一预设区域内的高斯核；
[0020]将所述待检测图像中人体区域，按照预设的大小进行截取，获得截取图像；
[0021]将所述热力图和所述截取图像输入特征提取网络，获得输出的特征信息，其中，所述特征提取网络用于基于所述热力图从所述截取图像中提取特征信息；
[0022]将提取的特征信息输入坐标回归网络，获得输出的各个二维坐标对应的世界坐标系的三维坐标，其中，所述坐标回归网络用于基于输入的特征信息将二维坐标转换为世界坐标系下的三维坐标。
[0023]可选的，将获得的各个世界坐标系下的三维坐标分别转换为人体坐标系的三维坐标，包括：
[0024]在获得的各个世界坐标系下的三维坐标中，选取参考三维坐标集合；
[0025]基于所述参考三维坐标集合包含的各个参考三维坐标，确定人体坐标系的第一中心点；
[0026]基于所述参考三维坐标集合包含的各个参考三维坐标，确定指定的第一参考三维坐标和第二参考三维坐标之间的第二中心点，以及确定指定的第三参考三维坐标和第四参考三维坐标之间的第三中心点；
[0027]针对各个世界坐标系下的三维坐标，执行以下操作：计算一个世界坐标系下的三维坐标与所述第一中心点的差，将所述差除以所述第二中心点与所述第三中心点之间的连线，获得所述一个世界坐标系下的三维坐标在人体坐标系下的三维坐标。
[0028]可选的，所述人体特征至少包括：上肢结构化特征，下肢结构化特征和躯干结构化特征，包括：
[0029]所述上肢结构化特征至少包括以下特征中的任意一种或组合：
[0030]手腕相对身体高度；
[0031]手臂弯曲角度；
[0032]手臂朝向；
[0033]所述下肢结构化特征至少包括以下特征中的任意一种或组合：
[0034]腿弯曲角度；
[0035]腿朝向；
[0036]所述躯干结构化特征至少包括以下特征中的任意一种或组合：
[0037]躯干朝向；
[0038]躯干弯曲角度。
[0039]第二方面，一种人体姿态识别的装置，包括：
[0040]第一处理单元，用于对待检测图像进行人体检测，识别出所述待检测图像中的人体关键点，并确定各个人体关键点的二维坐标；
[0041]第二处理单元，将获得的各个二维坐标分别转换为世界坐标系下的三维坐标，以及将获得的各个世界坐标系下的三维坐标分别转换为人体坐标系的三维坐标；
[0042]第三处理单元，基于各个人体关键点的人体坐标系的三维坐标，提取出待检测图像中的人体特征，所述人体特征至少包括：上肢结构化特征，下肢结构化特征和躯干结构化特征；
[0043]输出单元，将获得的各个人体特征与预设的图像样本进行匹配，输出人体姿态识别结果。
[0044]可选的，对待检测图像进行人体检测，第一处理单元用于：
[0045]将所述待检测图像划分为若干待检测区域；
[0046]对所述每一个待检测区域进行人体检测，判断所述各个待检测区域内是否存在所述人体部分，将存在所述人体部分的区域记为人体区域；
[0047]将由所述各个人体区域构成的总区域，作为人体检测的输出结果。
[0048]可选的，将获得的各个二维坐标分别转换为世界坐标系下的三维坐标，第二处理单元用于：
[0049]将获得的各个二维坐标对应的二维关键点转换为相应的热力图，其中，一个二维关键点表示为在所述热力图中一预设区域内的高斯核；
[0050]将所述待检测图像中人体区域，按照预设的大小进行截取，获得截取图像；
[0051]将所述热力图和所述截取图像输入特征提取网络，获得输出的特征信息，其中，所述特征提取网络用于基于所述热力图从所述截取图像中提取特征信息；
[0052]将提取的特征信息输入坐标回归网络，获得输出的各个二维坐标对应的世界坐标系的三维坐标，其中，所述坐标回归网络用于基于输入的特征信息将二维坐标转换为世界坐标系下的三维坐标。
[0053]可选的，将获得的各个世界坐标系下的三维坐标分别转换为人体坐标系的三维坐标，第二处理单元用于：
[0054]在获得的各个世界坐标系下的三维坐标中，选取参考三维坐标集合；
[0055]基于所述参考三维坐标集合包含的各个参考三维坐标，确定人体坐标系的第一中心点；
[0056本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人体姿态识别的方法，其特征在于，包括：对待检测图像进行人体检测，识别出所述待检测图像中的人体关键点，并确定各个人体关键点的二维坐标；将获得的各个二维坐标分别转换为世界坐标系下的三维坐标，以及将获得的各个世界坐标系下的三维坐标分别转换为人体坐标系的三维坐标；基于各个人体关键点的人体坐标系的三维坐标，提取出待检测图像中的人体特征，所述人体特征至少包括：上肢结构化特征，下肢结构化特征和躯干结构化特征；将获得的各个人体特征与预设的图像样本进行匹配，输出人体姿态识别结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对待检测图像进行人体检测，包括：将所述待检测图像划分为若干待检测区域；对所述每一个待检测区域进行人体检测，判断所述各个待检测区域内是否存在所述人体部分，将存在所述人体部分的区域记为人体区域；将由所述各个人体区域构成的总区域，作为人体检测的输出结果。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将获得的各个二维坐标分别转换为世界坐标系下的三维坐标，包括：将获得的各个二维坐标对应的二维关键点转换为相应的热力图，其中，一个二维关键点表示为在所述热力图中一预设区域内的高斯核；将所述待检测图像中人体区域，按照预设的大小进行截取，获得截取图像；将所述热力图和所述截取图像输入特征提取网络，获得输出的特征信息，其中，所述特征提取网络用于基于所述热力图从所述截取图像中提取特征信息；将提取的特征信息输入坐标回归网络，获得输出的各个二维坐标对应的世界坐标系的三维坐标，其中，所述坐标回归网络用于基于输入的特征信息将二维坐标转换为世界坐标系下的三维坐标。4.如权利要求1或3所述的方法，其特征在于，将获得的各个世界坐标系下的三维坐标分别转换为人体坐标系的三维坐标，包括：在获得的各个世界坐标系下的三维坐标中，选取参考三维坐标集合；基于所述参考三维坐标集合包含的各个参考三维坐标，确定人体坐标系的第一中心点；基于所述参考三维坐标集合包含的各个参考三维坐标，确定指定的第一参考三维坐标和第二参考三维坐标之间的第二中心点，以及确定指定的第三参考三维坐标和第四参考三维坐标之间的第三中心点；针对各个世界坐标系下的三维坐标，执行以下操作：计算一个世界坐标系下的三维坐标与所述第一中心点的差，将所述差除以所述第二中心点与所述第三中心点之间的连线，获得所述一个世界坐标系下的三维坐标在人体坐标系下的三维坐标。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人体特征至少包括：上肢结构...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁泽震，王琦，
申请(专利权)人：上海依图网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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