基于深度图像的关节点定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度图像的关节点定位方法，包括训练和识别两个过程，训练过程包括：1）计算训练样本的随机特征；2）根据所述特征训练决策树分类器。识别过程包括：3）计算测试样本的随机特征；4）利用决策树分类器对目标的每个像素点进行分类，得到目标的不同类别的部位；5）计算每个部位的关节点的位置。本发明专利技术能够反映像素周围的局域梯度信息，计算效率高，增强了特征的旋转不变性，提高了目标识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于深度图像的关节点定位方法，其特征在于包括训练过程和识别过程：训练过程的步骤如下：1）计算训练样本的随机特征；2）根据随机特征训练决策树分类器；识别过程的步骤如下：3）计算测试样本的随机特征；4）利用决策树分类器对目标的每个像素点进行分类，得到目标的不同类别的部位；5）计算每个部位的关节点的位置。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘亚洲，张艳，孙权森，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：