本发明专利技术公开了一种基于模板图匹配刚体标记点的方法：预定义模板刚体标记点之间连线的连接图，并对模板刚体标记点按照预设条件进行排序，所述模板刚体标记点之间的连线称为模板边；将动捕过程中重建的刚体标记点记为实时点，对所述实时点按照标记重建的顺序进行编号，所述实时点之间的连接线记为实时边；将所有的实时边按照边长长度从小到大进行排序，并将处于模板边的边长长度范围内的实时边分组为模板边的备选匹配边；当实时点与模板刚体标记点成功匹配，则至少一个实时点被所有备选匹配边共享，选择这些被共享的实时点作为模板刚体标记点的候补匹配点，由此得到准确的匹配结果。通过本方案标记点匹配正确率较高，实时性也较高。也较高。也较高。
【技术实现步骤摘要】
基于模板图匹配刚体标记点的方法、装置及相关设备
[0001]本专利技术涉及动作捕捉
，尤其涉及基于模板图匹配刚体标记点的方法、装置及相关设备。
技术介绍
[0002]运动捕捉是一种将现实世界中的人类运动转化为数字表示的技术，然而，许多场景必须利用人类运动的数字表示，如电影特效、动画制作、运动学分析等。随着计算机视觉技术的快速发展，基于标记的光学运动捕获(MOCAP) 发挥了越来越重要的作用。在捕捉人类运动的同时，附着在人体上的标记被记录为每个时间戳的真实坐标系中的三维点，并用数字表示。在实时的运动捕捉过程中与模板标记点的实时匹配正确率直接决定了动作捕捉的准确性，只有在准确有效地匹配标记点轨迹后，捕获的运动数据才有用。目前，人体肢体的运动具备一定的刚性，又具备人体柔软性，使之产生易变形，导致实时捕捉点与模板点匹配产生较大的困难。因此，有必要针对手部、头部、肩膀、盆骨、胸部等以骨头为主的刚性较强部位的刚体点提出一种模板图匹配算法，提高这些部位追踪的正确率。
技术实现思路
[0003]本专利技术的主要目的在于提出一种基于模板图匹配刚体标记点的方法、装置及相关设备，以实现提高刚性较强人体部位的运动追踪正确率。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于模板图匹配刚体标记点的方法，所述方法包括如下步骤：
[0005]预定义模板刚体标记点之间连线的连接图，并对模板刚体标记点按照预设条件进行排序，所述模板刚体标记点之间的连线称为模板边；
[0006]将动捕过程中重建的刚体标记点记为实时点，对所述实时点按照标记重建的顺序进行编号，所述实时点之间的连接线记为实时边；
[0007]将所有的实时边按照边长长度从小到大进行排序，并将处于模板边的边长长度范围内的实时边分组为模板边的备选匹配边；
[0008]当实时点与模板刚体标记点成功匹配，则至少一个实时点被所有备选匹配边共享，选择这些被共享的实时点作为模板刚体标记点的候补匹配点，并添加到备选匹配边集合中；
[0009]对于每个模板刚体标记点，通过对应匹配的候补匹配点集合对备选匹配边进行精炼，以得到准确的匹配结果。
[0010]所述预定义模板刚体标记点之间连线的连接图可提供：重构标记点的总数、每个标记点的名称和序列号、模板边的总数、最小长度、最大长度、每个模板边的可伸缩范围以及每个模板边连接的端点的序列号的信息。
[0011]所述模板决定了人类骨骼结构的变异程度，更大的可伸缩范围的模板边缘表明人类骨骼结构的变化更丰富，但准确性变低。
[0012]所述实时边包括连接每对实时点的所有连接线，总实时边数为C
2n
，n为标记点数。
[0013]所述对模板刚体标记点按照预设条件进行排序包括：
[0014]标记点1的序列号大于标记点2，将标记点1的编号按从小到大排序，模板边按编号1至边的总个数存放，以便提高计算效率，避免重复搜索。
[0015]所述对模板刚体标记点按照预设条件进行排序还包括：将模板边最小边长和最大边长按照编号从小到大排序。
[0016]所述一个实时边可以同时对应于多个模板边。
[0017]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于模板图匹配刚体标记点的装置，包括：
[0018]预定义单元：用于预定义模板刚体标记点之间连线的连接图，并对模板刚体标记点按照预设条件进行排序，所述模板刚体标记点之间的连线称为模板边；
[0019]匹配单元：用于将动捕过程中重建的刚体标记点记为实时点，对所述实时点按照标记重建的顺序进行编号，所述实时点之间的连接线记为实时边；将所有的实时边按照边长长度从小到大进行排序，并将处于模板边的边长长度范围内的实时边分组为模板边的备选匹配边；当实时点与模板刚体标记点成功匹配，则至少一个实时点被所有备选匹配边共享，选择这些被共享的实时点作为模板刚体标记点的候补匹配点，并添加到备选匹配边集合中；
[0020]精炼单元；用于对于每个模板刚体标记点，通过对应匹配的候补匹配点集合对备选匹配边进行精炼，以得到准确的匹配结果。
[0021]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于模板图匹配刚体标记点设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于模板图匹配刚体标记点程序，所述基于模板图匹配刚体标记点程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于模板图匹配刚体标记点的方法的步骤。
[0022]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于模板图匹配刚体标记点程序，所述基于模板图匹配刚体标记点程序被处理器执行时实现如上所述的基于模板图匹配刚体标记点的方法的步骤。
[0023]本专利技术通过预定义模板刚体标记点之间连线的连接图，并对模板刚体标记点按照预设条件进行排序，所述模板刚体标记点之间的连线称为模板边；将动捕过程中重建的刚体标记点记为实时点，对所述实时点按照标记重建的顺序进行编号，所述实时点之间的连接线记为实时边；将所有的实时边按照边长长度从小到大进行排序，并将处于模板边的边长长度范围内的实时边分组为模板边的备选匹配边；当实时点与模板刚体标记点成功匹配，则至少一个实时点被所有备选匹配边共享，选择这些被共享的实时点作为模板刚体标记点的候补匹配点，并添加到备选匹配边集合中；对于每个模板刚体标记点，通过对应匹配的候补匹配点集合对备选匹配边进行精炼，以得到准确的匹配结果。从而最终使手部、头部、肩膀、盆骨、胸部等以骨头为主的刚性较强部位的刚体点的匹配正确率较高，实时性也较高。
附图说明
[0024]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图；
[0025]图2为本专利技术基于模板图匹配刚体标记点方法一实施例的流程示意图；
[0026]图3为本专利技术实施例中带有骨骼特征点的标记点连线图像的示意图；
[0027]图4为本专利技术实施例中备选匹配边的端点与实时点共享的示意图；
[0028]图5为本专利技术基于模板图匹配刚体标记点装置一实施例的模块示意图。
具体实施方式
[0029]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0030]如图1所示，图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
[0031]本专利技术实施例基于模板图匹配刚体标记点设备可以是计算机或服务器。
[0032]如图1所示，该基于模板图匹配刚体标记点设备可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003 还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI
‑
FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于模板图匹配刚体标记点的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：预定义模板刚体标记点之间连线的连接图，并对模板刚体标记点按照预设条件进行排序，所述模板刚体标记点之间的连线称为模板边；将动捕过程中重建的刚体标记点记为实时点，对所述实时点按照标记重建的顺序进行编号，所述实时点之间的连接线记为实时边；将所有的实时边按照边长长度从小到大进行排序，并将处于模板边的边长长度范围内的实时边分组为模板边的备选匹配边；当实时点与模板刚体标记点成功匹配，则至少一个实时点被所有备选匹配边共享，选择这些被共享的实时点作为模板刚体标记点的候补匹配点，并添加到备选匹配边集合中；对于每个模板刚体标记点，通过对应匹配的候补匹配点集合对备选匹配边进行精炼，以得到准确的匹配结果。2.如权利要求1所述的基于模板图匹配刚体标记点的方法，其特征在于，所述预定义模板刚体标记点之间连线的连接图可提供：重构标记点的总数、每个标记点的名称和序列号、模板边的总数、最小长度、最大长度、每个模板边的可伸缩范围以及每个模板边连接的端点的序列号的信息。3.如权利要求2所述的基于模板图匹配刚体标记点的方法，其特征在于，所述模板决定了人类骨骼结构的变异程度，更大的可伸缩范围的模板边缘表明人类骨骼结构的变化更丰富，但准确性变低。4.如权利要求1所述的基于模板图匹配刚体标记点的方法，其特征在于，所述实时边包括连接每对实时点的所有连接线，总实时边数为C
2n
，n为标记点数。5.如权利要求1所述的基于模板图匹配刚体标记点的方法，其特征在于，所述对模板刚体标记点按照预设条件进行排序包括：标记点1的序列号大于标记点2，将标记点1的编号按从小到大排序，模板边按编号1至边的总个数存放，以便提高计算效率，避免重复搜索。6.如权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄少光，许秋子，
申请(专利权)人：深圳市瑞立视多媒体科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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