一种动作识别方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种动作识别方法及装置，该方法包括基于获取的源图像，获取初始动作所对应的二值化图像，并对所述初始动作所对应的图像进行滤波处理，获取所述初始动作所对应的二值化图像中人体的轮廓的中心点；基于所述源图像，进行差分处理并获取终止动作所对应的二值化图像；对所述终止动作所对应的二值化图像进行滤波处理，并获取所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点；获取前后两个中心点的向量并求差；将所述差值与数据库中预置的数据列表进行比较，并根据比较结果将所述差值与相应的动作相关联。本申请只针对初始动作所对应的图像以及终止动作所对应的图像进行滤波处理，大大缩减了图像的处理过程。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本申请提供了一种动作识别方法及装置，该方法包括基于获取的源图像，获取初始动作所对应的二值化图像，并对所述初始动作所对应的图像进行滤波处理，获取所述初始动作所对应的二值化图像中人体的轮廓的中心点；基于所述源图像，进行差分处理并获取终止动作所对应的二值化图像；对所述终止动作所对应的二值化图像进行滤波处理，并获取所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点；获取前后两个中心点的向量并求差；将所述差值与数据库中预置的数据列表进行比较，并根据比较结果将所述差值与相应的动作相关联。本申请只针对初始动作所对应的图像以及终止动作所对应的图像进行滤波处理，大大缩减了图像的处理过程。【专利说明】一种动作识别方法及装置
本申请涉及一种动作识别方法及装置，以及一种将动作转换成操作指令的方法及装置。
技术介绍
随着动作识别技术的发展，越来越多的娱乐及游戏装置出现在消费者面前。用户可以通过作出各种姿势控制画面中虚拟人物的动作。但是，现有的图像分析系统对获取到的图像的处理方法主要是基于对每一帧图像进行跟踪处理，而跟踪处理过程中的前期滤波处理和后期滤波处理占据了大量的系统资源。因此，需要一种既能节省系统资源又能准确识别用户动作的方法和装置。
技术实现思路
为了解决上述问题，本申请提供了一种动作识别方法，包括:获取至少一组人体动作的源图像；基于所述源图像，获取初始动作所对应的二值化图像，并对所述初始动作所对应的图像进行滤波处理，获取所述初始动作所对应的二值化图像中人体的轮廓的中心点；基于所述源图像，利用帧间差分法对相邻帧的图像进行差分处理，根据所述差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像；对所述终止动作所对应的二值化图像进行滤波处理，并获取所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点；获取所述初始动作所对应的图像中人体的轮廓的中心点的第一向量，和所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点的第二向量；计算所述第一向量和第二向量的差值；将所述差值与数据库中预置的数据列表进行比较，并根据比较结果将所述差值与相应的动作相关联，其中，所述数据列表包括至少一组向量值范围，所述每组向量值范围对应一个动作。优选地，所述基于所述源图像，获取初始动作所对应的二值化图像进一步包括将获取的源图像转换为灰度图像，再由灰度图像转换为二值化图像。优选地，所述基于所述源图像，利用帧间差分法对相邻帧的图像进行差分处理，根据所述差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像包括:将所述源图像转换为灰度图像或二值化图像；计算相邻两帧图像的差分值，并将所述相邻帧图像的差分值与预设的阈值进行比较，若差分值大于阈值，则对新一组相邻帧图像进行差分处理，若差分值小于阈值，则将所述相邻巾贞图像中的后一巾贞图像界定为终止动作所对应的图像。优选地，所述基于所述源图像，利用帧间差分法对相邻帧的图像进行差分处理，根据所述差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像包括:将所述源图像转换为灰度图像或二值化图像；分别计算中间帧与前一帧图像的差分值以及中间帧与后一帧图像的差分值，分别将所述的中间帧与前一帧图像的差分值以及中间帧与后一帧图像的差分值与预设的阈值进行比较，再对两组比较结果进行逻辑与计算，若计算结果为非，则对新一组相邻的三帧图像进行差分处理，若计算结果为是，则将所述三帧图像中的后一帧图像界定为终止动作所对应的图像。相应的，本申请还提供了一种将动作转换成指令的方法，包括:获取至少一组人体动作的源图像；基于所述源图像，获取初始动作所对应的二值化图像，并对所述初始动作所对应的图像进行滤波处理，获取所述初始动作所对应的二值化图像中人体的轮廓的中心点；基于所述源图像，利用帧间差分法对相邻帧的图像进行差分处理，根据所述差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像；对所述终止动作所对应的二值化图像进行滤波处理，并获取所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点；获取所述初始动作所对应的图像中人体的轮廓的中心点的第一向量，和所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点的第二向量；计算所述第一向量和第二向量的差值；将所述差值与数据库中预置的数据列表进行比较，并根据比较结果将所述差值与相应的动作相关联，其中，所述数据列表包括至少一组向量值范围，所述每组向量值范围对应一个动作。根据映射文件将与所述差值相关联的动作转换为可识别的操作指令，其中，所述映射文件包括所述动作与所述可识别的操作指令的对应关系。优选地，所述基于所述源图像，获取初始动作所对应的二值化图像进一步包括将获取的源图像转换为灰度图像，再由灰度图像转换为二值化图像。优选地，所述基于所述源图像，利用帧间差分法对相邻帧的图像进行差分处理，根据所述差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像包括:将所述源图像转换为灰度图像或二值化图像；计算相邻两帧图像的差分值，并将所述相邻帧图像的差分值与预设的阈值进行比较，若差分值大于阈值，则对新一组相邻帧图像进行差分处理，若差分值小于阈值，则将所述相邻巾贞图像中的后一巾贞图像界定为终止动作所对应的图像。优选地，所述基于所述源图像，利用帧间差分法对相邻帧的图像进行差分处理，根据所述差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像包括:将所述源图像转换为灰度图像或二值化图像；分别计算中间帧与前一帧图像的差分值以及中间帧与后一帧图像的差分值，分别将所述的中间帧与前一帧图像的差分值以及中间帧与后一帧图像的差分值与预设的阈值进行比较，再对两组比较结果进行逻辑与计算，若计算结果为非，则对新一组相邻的三帧图像进行差分处理，若计算结果为是，则将所述三帧图像中的后一帧图像界定为终止动作所对应的图像。相应的，本申请还提供了一种动作识别装置，包括:图像获取模块，用于获取至少一组人体动作的源图像；初始动作图像处理模块，用于基于所述源图像，获取初始动作所对应的二值化图像，并对所述初始动作所对应的图像进行滤波处理，获取所述初始动作所对应的二值化图像中人体的轮廓的中心点；差分处理模块，用于基于所述源图像，利用帧间差分法对相邻帧的图像进行差分处理，根据所述差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像；终止动作图像处理模块，对所述终止动作所对应的二值化图像进行滤波处理，并获取所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点；向量获取模块，用于获取所述初始动作所对应的图像中人体的轮廓的中心点的第一向量，和所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点的第二向量；向量计算模块，用于计算所述第一向量和第二向量的差值；动作关联模块，用于将所述差值与数据库中预置的数据列表进行比较，并根据比较结果将所述差值与相应的动作相关联，其中，所述数据列表包括至少一组向量值范围，所述每组向量值范围对应一个动作。相应的，本申请还提供了一种将动作转换成指令的装置，包括:图像获取模块，用于获取至少一组人体动作的源图像；初始动作图像处理模块，用于基于所述源图像，获取初始动作所对应的二值化图像，并对所述初始动作所对应的图像进行滤波处理，获取所述初始动作所对应的二值化图像中人体的轮廓的中心点；差分处理模块，用于基于所述源图像，利用帧间差分法对相邻帧的图像进行差分处理，根据所述差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像；终止动作图像处理模块，对所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种动作识别方法，包括：获取至少一组人体动作的源图像；基于所述源图像，获取初始动作所对应的二值化图像，并对所述初始动作所对应的图像进行滤波处理，获取所述初始动作所对应的二值化图像中人体的轮廓的中心点；基于所述源图像，利用帧间差分法对相邻帧的图像进行差分处理，根据所述差分处理结果确定终止动作所对应的二值化图像；对所述终止动作所对应的二值化图像进行滤波处理，并获取所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点；获取所述初始动作所对应的图像中人体的轮廓的中心点的第一向量，和所述终止动作所对应的图像中人体的局部轮廓的中心点的第二向量；计算所述第一向量和第二向量的差值；将所述差值与数据库中预置的数据列表进行比较，并根据比较结果将所述差值与相应的动作相关联，其中，所述数据列表包括至少一组向量值范围，所述每组向量值范围对应一个动作。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邓迪，
申请(专利权)人：云联北京信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11