基于三维图像人体姿态匹配的人机交互方法及其设备技术

本发明专利技术公开了一种基于三维图像人体姿态匹配的人机交互方法及其设备，对交互机器进行初始化，并基于交互要求，将对应的模板姿态三维图像存储至所述交互机器中；基于深度学习法获取对应的多个节点，并基于多个节点构建三维骨骼模型；获取当前待交互人体骨架信息，并输入所述三维骨骼模型中，得到人体姿态特征；计算所述人体姿态特征与交互数据集之间的损失函数值，并与设定的阈值进行比较，判断是否进行人机交互，提升人机交互功能的使用体验。提升人机交互功能的使用体验。提升人机交互功能的使用体验。

【技术实现步骤摘要】
基于三维图像人体姿态匹配的人机交互方法及其设备


[0001]本专利技术涉及人机交互
，尤其涉及一种基于三维图像人体姿态匹配的人机交互方法及其设备。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，人类生活离不开各种各样机器设备，做一个特殊的手势触发机器工作是人类梦寐以求的目标。目前市场上存在很多通过手势或者一些特定的姿势触发机器工作，但是，触发的过程中，不免会造成误判，比如一些模型的晃动或者不经意之间以特定姿势的路过等情况，造成机器的非正常工作，降低了人机交互功能的使用体验。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于三维图像人体姿态匹配的人机交互方法及其设备，提升人机交互功能的使用体验。
[0004]为实现上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种基于三维图像人体姿态匹配的人机交互方法，包括以下步骤：
[0005]对交互机器进行初始化，并基于交互要求，将对应的模板姿态三维图像存储至所述交互机器中；
[0006]基于深度学习法获取对应的多个节点，并基于多个节点构建三维骨骼模型；
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于三维图像人体姿态匹配的人机交互方法，其特征在于，包括以下步骤：对交互机器进行初始化，并基于交互要求，将对应的模板姿态三维图像存储至所述交互机器中；基于深度学习法获取对应的多个节点，并基于多个节点构建三维骨骼模型；获取当前待交互人体骨架信息，并输入所述三维骨骼模型中，得到人体姿态特征；计算所述人体姿态特征与交互数据集之间的损失函数值，并与设定的阈值进行比较，判断是否进行人机交互。2.如权利要求1所述的基于三维图像人体姿态匹配的人机交互方法，其特征在于，基于深度学习法获取对应的多个节点，并基于多个节点构建三维骨骼模型，包括：利用三维骨骼大数据集对深度学习网络进行训练和验证，得到多个不同节点对应的骨骼学习模型；利用匈牙利算法对多个所述骨骼学习模型进行连接，得到三维骨骼模型。3.如权利要求2所述的基于三维图像人体姿态匹配的人机交互方法，其特征在于，利用三维骨骼大数据集对深度学习网络进行训练和验证，得到多个不同节点对应的骨骼学习模型，包括：基于所述三维骨骼大数据集获取脖颈、肩关节、肘关节、腕关节、髋关节、膝关节、踝关节以及多个活动关节对应的节点；将每一个关节对应的多个节点分别输入深度学习网络中进行训练和验证，得到对应的学习模型；将每一个关节对应的所有的所述学习模型进行极值消除，然后进行连接，得到所述骨骼学习模型。4.如权利要求1所述的基于三维图像人体姿态匹配的人机交互方法，其特征在于，获取当前待交互人体骨架信息，并输入所述三维骨骼模型中，得到人体姿态特征，包括：获取当前待交互人体骨架信息，并输入所述三维骨骼模型中；基于所述三维骨骼模型构建对应的三维直角坐标系，得到对应的距离特征和角度特征。5.如权利要求4所述的基于三维图像人体姿态匹配...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯维麟，
申请(专利权)人：南京蓝镜数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：