一种基于最优帧选取的动作评估方法技术

本发明专利技术涉及计算机视觉图像处理技术领域，具体涉及一种基于最优帧选取的动作评估方法，包括：获取测试者的待测视频；对待测视频的视频帧进行骨架分析和姿态分析，生成对应的人体关键点坐标图；基于人体关键点坐标图结合相应的动作评估标准选取对应的最优视频帧；基于最优视频帧从模板视频中选取对应的最优模板视频帧；计算最优视频帧和最优模板视频帧间的相似度，并基于相似度的计算结果生成对应的动作评估结果。本发明专利技术中的动作评估方法能够降低评估成本并提升评估效率，从而能够提升动作评估的效果。的效果。的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于最优帧选取的动作评估方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉图像处理
，具体涉及一种基于最优帧选取的动作评估方法。

技术介绍

[0002]随着互联网大数据信息技术的广泛应用，基于视觉图像的人体行为侦测和识别技术的应用场景也越来越多。通过对人体的表情、体态等动作特征进行分析，位于人们在公共场合或特定活动空间的行为侦测和预判等技术应用而言，能够提供丰富的识别特征信息，是人类活动大数据信息的一个重要组成部分。
[0003]例如，在运动竞技及健康筛查等领域就需要对人体的动作进行识别，以便对动作的标准情况进行评估。动作评估需要基于动作评估标准和动作评估决策依据进行。早期常用的评估方法是评估者用眼睛观察测试者的动作，并将测试者的动作与标准动作图样进行人为比较以给予分值；同时，评估者手持摄像机进行视频提取，然后用视频截图保存作为备查。上述现有方法不光浪费人力、物力，并且人为判断时也会由于主观性的原因造成评估结果不够客观和准确。
[0004]随着计算机技术的发展，现有技术中出现了基于视频进行动作评估的方法。例如，公开号为CN10本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于最优帧选取的动作评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取测试者的待测视频；S2：对待测视频的视频帧进行骨架分析和姿态分析，生成对应的人体关键点坐标图；S3：基于人体关键点坐标图结合相应的动作评估标准选取对应的最优视频帧；S4：基于最优视频帧从模板视频中选取对应的最优模板视频帧；S5：计算最优视频帧和最优模板视频帧间的相似度，并基于相似度的计算结果生成对应的动作评估结果。2.如权利要求1所述的基于最优帧选取的动作评估方法，其特征在于：步骤S2中，生成人体关键点坐标图后，对人体关键点坐标图中的关键点进行中值滤波处理。3.如权利要求1所述的基于最优帧选取的动作评估方法，其特征在于：步骤S3中，选取最优视频帧时，基于人体关键点坐标图计算各个关键点间的角度信息、距离信息和位置关系信息，然后基于角度信息、距离信息或位置关系信息结合动作评估标准选取对应的最优视频帧。4.如权利要求3所述的基于最优帧选取的动作评估方法，其特征在于：关键点间的角度信息为逆时针旋转角；通过如下步骤计算逆时针旋转角：S301：获取用于计算逆时针旋转角的关键点坐标A、B、C；S302：基于关键点坐标A、B、C计算对应的关键点向量和关键点向量S303：将关键点向量沿逆时针方向旋转，直至与关键点向量重合；然后将关键点向量旋转至关键点向量的角度作为对应的逆时针旋转角。5.如权利要求4所述的基于最优帧选取的动作评估方法，其特征在于：步骤S4中，选取最优模板视频帧时，基于最优视频帧的人体关键点坐标图计算对应的关键点特征值，然后从模板视频中匹配预设特征值与关键点特征值相对应的视频帧作为最优视频帧的最优模板视频帧。6.如权利要求5所述的基于最优帧选取的动作评估方法，其特征在于：关键点特征值基于关键点间的逆时针旋转角计...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭雨薇，王新月，冉琳，徐乾锋，仲元红，钟代笛，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：