基于骨骼关节数据的双人动作识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，包括：步骤1、根据定义的人体枢轴关节点确定两个动作演示者的枢轴关节点的坐标；步骤2、利用枢轴关节点的坐标计算得到两个动作演示者的枢轴关节点与选中关节点在三维空间中的直角坐标角、正弦相关度、高斯拉普拉斯算子、欧式距离和余弦角；步骤3、将步骤2中计算得到的直角坐标角、正弦相关度、高斯拉普拉斯算子、欧式距离和余弦角相连得到SGDA动作描述子，利用采用K‑近邻算法的神经网络模型对SGDA动作描述子进行分类学习，完成两个动作演示者之间动作的识别。由于引用了关节相关性，使得利用该SGDA动作描述子进行的两人动作识别，能有效提高识别率。

【技术实现步骤摘要】
基于骨骼关节数据的双人动作识别方法
本专利技术涉及图像处理的动作识别领域，尤其涉及一种基于骨骼关节数据的双人动作识别方法。
技术介绍
人体动作识别是当前很好场景需要处理的问题，在多媒体物联网，犯罪监控，车辆自动驾驶领域有着很多应用。由于诸多的应用和时下设想的情形，形成了对于有效的双人动作识别系统的需求。在现有常用的人体动作识别方法中，大都通过基于注意力机制的双流LSTM网络，深度卷积神经网络还有人工获取的特征，欧式距离还有深度学习模型实现动作识别。但现有的人体动作识别方法中，由于过分依赖图像数据，并无考虑骨骼关节数据，因此，存在易受光照背景等客观环境影响的问题。
技术实现思路
基于现有技术所存在的问题，本专利技术的目的是提供一种基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，能解决现有人体动作识别方法因存在过分依赖图像数据，导致的易受光照背景等客观环境影响的问题。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：本专利技术实施方式提供一种基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，包括：步骤1、对两个动作演示者的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，其特征在于，包括：/n步骤1、对两个动作演示者的动作演示视频进行采样，从采样所得的每帧图像中，根据定义的人体枢轴关节点确定两个动作演示者的枢轴关节点的坐标；/n步骤2、利用所述枢轴关节点的坐标计算得到两个动作演示者的枢轴关节点与选中关节点在三维空间中的直角坐标角、正弦相关度、高斯拉普拉斯算子、欧式距离和余弦角；/n步骤3、将所述步骤2中计算得到的直角坐标角、正弦相关度、高斯拉普拉斯算子、欧式距离和余弦角相连得到SGDA动作描述子，通过采用K-近邻算法的神经网络模型对所述SGDA动作描述子进行分类学习，完成对于两个动作演示者所完成动作的识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，其特征在于，包括：
步骤1、对两个动作演示者的动作演示视频进行采样，从采样所得的每帧图像中，根据定义的人体枢轴关节点确定两个动作演示者的枢轴关节点的坐标；
步骤2、利用所述枢轴关节点的坐标计算得到两个动作演示者的枢轴关节点与选中关节点在三维空间中的直角坐标角、正弦相关度、高斯拉普拉斯算子、欧式距离和余弦角；
步骤3、将所述步骤2中计算得到的直角坐标角、正弦相关度、高斯拉普拉斯算子、欧式距离和余弦角相连得到SGDA动作描述子，通过采用K-近邻算法的神经网络模型对所述SGDA动作描述子进行分类学习，完成对于两个动作演示者所完成动作的识别。


2.根据权利要求1所述的基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，其特征在于，所述步骤1中，定义的人体枢轴关节点为动作演示者的头部。


3.根据权利要求1或2所述的基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，其特征在于，所述方法的步骤2中，用以下公式(1)计算得到两个动作演示者的枢轴关节点与选中关节点在三维空间中的直角坐标角
所述式(1)中，为动作演示者的枢轴关节点的二维坐标，k为动作演示者的编号；为选中关节点的二维坐标，k为动作演示者的编号。


4.根据权利要求3所述的基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，其特征在于，所述方法的步骤2中，通过以下公式(2)计算得到正弦相关度ρk：



所述式(2)中，为动作演示者的选中关节点的三维坐标，k为动作演示者的编号，i为选中关节点的编号，i取值为1至14；为两个动作演示者在三维空间中的直角坐标角。


5.根据权利要求3所述的基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，其特征在于，所述方法的步骤2中，通过以下公式(3)计算得到高斯拉普拉斯算子G：



所述式(3)中，为动作演示者的选中关节点的三维坐标，k为动作演示者的编号，k值为1或2，i为选中关节点的编号，i取值为1至14；zk(k＝1,2)表示标准差σk(k＝1,2)。


6.根据权利要求3...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶中付，穆哈姆德·舒嘉·伊斯兰姆·赛米姆，潘威，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34