一种步态序列视角丰富度的确定方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种步态序列视角丰富度的确定方法及系统，其中方法包括获取步态序列中行人的行走轨迹及行走轨迹对应的多个特征点；根据多个特征点，确定行人的多段近似轨迹；结合预先确定的基准方向向量，确定每一段近似轨迹的视角；统计不同视角的数量，将不同视角的数量记为步态序列的视角丰富度。本发明专利技术的方法及系统，可以快速、准确地获取步态序列的视角丰富度，同时，由于在确定特征点时使用了基于最小描述长度原理的轨迹分割算法，保证了所确定特征点的准确性，使得后续基于该特征点确定的视角丰富度更为准确。本发明专利技术的方法及系统可应用于步态样本质量评估中，从而提升后续步态识别的精度。识别的精度。识别的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种步态序列视角丰富度的确定方法及系统


[0001]本专利技术公开了一种步态序列视角丰富度的确定方法及系统，属于步态识别


技术介绍

[0002]步态为自然人的生物学特性和行为特性，反映了身体体形在时空中的变化规律。由于步态信息具有高防伪、跨穿着、跨视角等特征，因此，利用步态识别人的身份，准确性较高。
[0003]在利用步态识别人的身份过程中，需要将采集到的步态样本与步态数据库中预存的步态样本进行对比。故，步态数据库中预存的步态样本质量将会直接影响识别结果的准确性，而影响步态样本质量的其中一个因素为视角丰富度。视角丰富度高，则表明所采集的步态样本包含各个方向的步态信息，在进行步态识别时，识别准确率会得到大幅提升。
[0004]现有技术并没有确定视角丰富度的方法，导致难以从视角丰富度层面确定步态样本的质量，进而影响后续步态识别的精度。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于，提供一种步态序列视角丰富度的确定方法及系统，以解决现有技术没有确定视角丰富度的方法，导致难以从视角丰富度层面确定步态样本的质量，进而影响后续步态识别的精度的技术问题。
[0006]本专利技术的第一方面提供了一种步态序列视角丰富度的确定方法，包括：
[0007]步骤1、获取步态序列中行人的行走轨迹及所述行走轨迹对应的多个特征点；
[0008]步骤2、根据所述多个特征点，确定所述行人的多段近似轨迹；
[0009]步骤3、结合预先确定的基准方向向量，确定每一段所述近似轨迹的视角；
[0010]步骤4、统计不同视角的数量，将所述不同视角的数量记为所述步态序列的视角丰富度。
[0011]优选地，获取步态序列中行人的行走轨迹及所述行走轨迹对应的多个特征点，具体包括：
[0012]步骤11、获取步态序列中行人的行走轨迹；
[0013]步骤12、利用基于最小描述长度原理的轨迹分割算法，确定所述行走轨迹对应的多个特征点。
[0014]优选地，利用基于最小描述长度原理的轨迹分割算法，确定所述行走轨迹对应的多个特征点，具体包括：
[0015]步骤121、获取所述行走轨迹的多个轨迹点；
[0016]步骤122、将所述轨迹点中的第一个点作为起始特征点，以设定步长对剩余所述轨迹点顺序扫描，并分别计算所述起始特征点和当前轨迹点之间的第一最小描述长度和第二最小描述长度；
[0017]步骤123、根据所述第一最小描述长度和第二最小描述长度，确定所述行走轨迹对应的多个特征点。
[0018]优选地，分别计算所述起始特征点和当前轨迹点之间的第一最小描述长度和第二最小描述长度，具体包括：
[0019]获取第一分割线段的长度、第二分割线段的长度、第一分割线段和第二分割线段之间的垂直距离以及第一分割线段和第二分割线段之间的角度距离；
[0020]根据所述垂直距离、所述角度距离以及第一分割线段的长度，计算所述起始特征点和当前轨迹点之间的第一最小描述长度；
[0021]根据第二分割线段的长度计算所述起始特征点和当前轨迹点之间的第二最小描述长度；
[0022]其中，所述第一分割线段为由所述起始特征点p
startIndex
和所述当前轨迹点p
currIndex
作为端点构成的线段；
[0023]所述第二分割线段为由轨迹点p
k
和轨迹点p
k+1
作为端点构成的线段，其中startIndex≤k≤currIndex
‑
1。
[0024]优选地，获取第一分割线段和第二分割线段之间的垂直距离，具体包括：
[0025]获取轨迹点p
k
至所述第一分割线段的第一垂直距离和轨迹点p
k+1
至所述第一分割线段的第二垂直距离；
[0026]根据所述第一垂直距离和所述第二垂直距离，确定所述第一分割线段和第二分割线段之间的垂直距离。
[0027]优选地，获取第一分割线段和第二分割线段之间的角度距离，具体包括：
[0028]获取所述第二分割线段的范数及所述第一分割线段和所述第二分割线段之间的夹角；
[0029]根据所述范数和所述夹角，确定所述第一分割线段和第二分割线段之间的角度距离。
[0030]优选地，根据所述第一最小描述长度和第二最小描述长度，确定所述行走轨迹对应的多个特征点，具体包括：
[0031]将所述第一最小描述长度与所述第二最小描述长度进行对比；
[0032]如第一最小描述长度大于第二最小描述长度，则将所述当前轨迹点的前一个轨迹点p
currIndex
‑1记为特征点，然后以p
currIndex
‑1作为起始特征点，重复步骤122和步骤123直至最后一个轨迹点，并将最后一个轨迹点记为特征点；
[0033]如第一最小描述长度小于或等于第二最小描述长度，则将当前轨迹点的下一个轨迹点p
currIndex+1
作为当前轨迹点，重复步骤122和步骤123直至最后一个轨迹点，并将最后一个轨迹点记为特征点。
[0034]优选地，结合预先确定的基准方向向量，确定每一段所述近似轨迹的视角，具体包括：
[0035]获取每一段所述近似轨迹的轨迹向量，所述轨迹向量的方向为起点指向终点；
[0036]确定所述基准方向向量与每一段所述轨迹向量之间的夹角，将所述夹角记为视角，得到每一段所述近似轨迹的视角。
[0037]优选地，确定所述基准方向向量与每一段所述轨迹向量之间的夹角，具体包括：
[0038]以所述基准方向向量为起始，按顺时针方向确定所述基准方向向量与每一段所述轨迹向量之间的夹角。
[0039]本专利技术的第二方面提供了一种步态序列视角丰富度的确定系统，包括：
[0040]序列获取模块，所述序列获取模块用于获取步态序列中行人的行走轨迹及所述行走轨迹对应的多个特征点；
[0041]近似轨迹确定模块，所述近似轨迹确定模块用于根据所述多个特征点，确定所述行人的多段近似轨迹；
[0042]视角确定模块，所述视角确定模块用于结合预先确定的基准方向向量，确定每一段所述近似轨迹的视角；
[0043]视角丰富度确定模块，所述视角丰富度确定模块用于统计不同视角的数量，将所述不同视角的数量记为所述步态序列的视角丰富度。
[0044]本专利技术的步态序列视角丰富度的确定方法及系统，相较于现有技术，具有如下有益效果：
[0045]本专利技术的方法及系统，可以快速、准确地获取步态序列的视角丰富度，同时，由于在确定特征点时使用了基于最小描述长度原理的轨迹分割算法，保证了所确定特征点的准确性，使得后续基于该特征点确定的视角丰富度更为准确。本专利技术的方法及系统可应用于步态样本质量评估中，从而提升后续步态识别的精度。
附图说明
[0046]图1为本专利技术实施例中步态序列视角丰富本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种步态序列视角丰富度的确定方法，其特征在于，包括：步骤1、获取步态序列中行人的行走轨迹及所述行走轨迹对应的多个特征点；步骤2、根据所述多个特征点，确定所述行人的多段近似轨迹；步骤3、结合预先确定的基准方向向量，确定每一段所述近似轨迹的视角；步骤4、统计不同视角的数量，将所述不同视角的数量记为所述步态序列的视角丰富度。2.根据权利要求1所述的步态序列视角丰富度的确定方法，其特征在于，获取步态序列中行人的行走轨迹及所述行走轨迹对应的多个特征点，具体包括：步骤11、获取步态序列中行人的行走轨迹；步骤12、利用基于最小描述长度原理的轨迹分割算法，确定所述行走轨迹对应的多个特征点。3.根据权利要求2所述的步态序列视角丰富度的确定方法，其特征在于，利用基于最小描述长度原理的轨迹分割算法，确定所述行走轨迹对应的多个特征点，具体包括：步骤121、获取所述行走轨迹的多个轨迹点；步骤122、将所述轨迹点中的第一个点作为起始特征点，以设定步长对剩余所述轨迹点顺序扫描，并分别计算所述起始特征点和当前轨迹点之间的第一最小描述长度和第二最小描述长度；步骤123、根据所述第一最小描述长度和第二最小描述长度，确定所述行走轨迹对应的多个特征点。4.根据权利要求3所述的步态序列视角丰富度的确定方法，其特征在于，分别计算所述起始特征点和当前轨迹点之间的第一最小描述长度和第二最小描述长度，具体包括：获取第一分割线段的长度、第二分割线段的长度、第一分割线段和第二分割线段之间的垂直距离以及第一分割线段和第二分割线段之间的角度距离；根据所述垂直距离、所述角度距离以及所述第一分割线段的长度，计算所述起始特征点和当前轨迹点之间的第一最小描述长度；根据所述第二分割线段的长度计算所述起始特征点和当前轨迹点之间的第二最小描述长度；其中，所述第一分割线段为由所述起始特征点p
startIndex
和所述当前轨迹点p
currIndex
作为端点构成的线段；所述第二分割线段为由轨迹点p
k
和轨迹点p
k+1
作为端点构成的线段，且startIndex≤k≤currIndex
‑
1。5.根据权利要求4所述的步态序列视角丰富度的确定方法，其特征在于，获取第一分割线段和第二分割线段之间的垂直距离，具体包括：获取轨迹点p
k
至所述第一分割线段的第一垂直距离和轨迹点p
k+1
至所述第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄永祯，刘旭，曹春水，谷晓霞，
申请(专利权)人：银河水滴科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：