一种动作捕捉的搜索算法制造技术

本发明专利技术公开了一种动作捕捉的搜索算法，涉及动作捕捉解析技术领域，包括以下步骤：步骤1：种子点的搜索，首先设定一个搜索区域边界值，其次根据标记运动的方向性，种子点坐标向两边偏移，最后通过标记形状大小，确定搜索不长，加速种子点的搜索；步骤2：标记的聚类搜索，首先以种子点为中心，逐层搜索四个边界，记录四个中心点的坐标，其次如果某个方向没有符合特征的像素，就停止这个方向的搜索，最后通过对搜索结果区域的对角线来判断是否是一个准圆域，当四个方向都结束或搜索结果区域非准圆域，则搜索结束。本发明专利技术的动作捕捉的搜索算法，采用概率驱动搜索路径和逐层扩展聚类搜索方法搜索标记，提高了搜索标记的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及动作捕捉解析
，尤其是一种动作捕捉的搜索算法。
技术介绍
目前常用的动作捕捉算法有以下两种：一种有标记视频动作捕捉方法(LZP方法)；一种改进的动作捕捉方法(HCZ方法)，这两种算法均存在相应的不足。LZP方法中跟踪算法效率不高，标记跟踪结果存在错误，从而导致生成的三维动作失真。原因表现在：种子点搜索方法中，把每个象素看作是平等的，没有考虑人体运动的方向性，于是造成了盲目的匹配搜索，增加了搜索时间。在标记的聚类搜索中，采用的搜索路径对于种子点的依赖性很大，只能搜索到以种子点为中心的一个方形区域,不能将整个标记区域都搜索到。所以此算法是低效而且不准确的。HCZ方法中，只给出了种子点的搜索方法没有进行聚类搜索，这个聚类过程对系统的性能是有很大影响的，其次，采用四帧方法进行搜索比较，浪费很多冗余的搜索时间，降低搜索效率，如果在i+2帧搜索失败，系统很难保证准确性。
技术实现思路
本专利技术提出的一种动作捕捉的搜索算法，有效提高搜索标记的准确性。本专利技术的技术方案是这样实现的：一种动作捕捉的搜索算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：种子点的搜索，首先设定一个搜索区域边界值，其次根据标记运动的方向性，种子点坐标向两边偏移，最后通过标记形状大小，确定搜索不长，加速种子点的搜索；步骤2：标记的聚类搜索，首先以种子点为中心，逐层搜索四个边界，记录四个中心点的坐标，其次如果某个方向没有符合特征的像素，就停止这个方向的搜索，最后通过对搜索结果区域的对角线来判断是否是一个准圆域，当四个方向都结束或搜索结果区域非准圆域，则搜索结束。本专利技术通过提供动作捕捉的搜索算法，其有益效果在于：采用概率驱动搜索路径和逐层扩展聚类搜索方法搜索标记，提高了搜索标记的准确性；采用手工标记的方法作为补充，提高了遮挡点跟踪准确率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为种子点搜索区域示意图；图2为逐层扩展示意图；图3a为LZP算法的实验结果图；图3b为本申请算法的实验结果图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。与传统算法比较，本申请的搜索算法也包括两个主要步骤，下面分别介绍种子点的搜索算法和标记的聚类搜索算法。(1)种子点搜索算法的改进采用一种概率驱动搜索方法,即搜索路径和搜索步长的确定依据搜索成功概率的大小，通过对标记区域的形状大小和运动方向特性分析建立了种子点的搜索路径和搜索步长。首先由于摄像机一秒能拍摄24帧左右,相邻帧的间隔时间很小，标记的位置在相邻帧中不可能差太多，算法容易设定一个搜索区域边界值。其次根据标记运动的方向性，搜索种子点成功的概率在前一帧坐标值和本帧预测值构成的直线上最大；由于运动可能存在运动方向的变化，种子点的坐标可能会向两边偏移，甚至逆向，于是搜索种子点成功概率向两边依次减小。最后通过标记形状大小，可以确定搜索步长，加速种子点的搜索。根据以上分析，设搜索区域为一个扇形，如图1所示。定义标记在当前帧中的位置与前一帧的位置的差为标记的当前帧速度，引入a为帧间速度增量(a为前一帧的速度减去前两帧的速度)。标记在前一帧的位置位p，标记在当前帧的预测位置位n。扇形的圆心点为点p，半径在直线pn上，长度为m＝pn+a，扇形的角度为0～360°，即角度是一个变化的值。搜索步长d设置为：前一帧对应标记半径的一半。搜索路径为：首先在中心半径上搜索，从点p到点m，然后依次向两个方向扩展在其他半径上搜索，扩展的间隔角度为360°，这个间隔角度的确定是为了在圆周上达到搜索得步长间隔而设计。(2)标记的聚类搜索算法的改进聚类搜索的目的包括：以种子点开始搜索到整个标记区域；搜索结果要保证是最大的一个内接准圆形。由于本实施例采用的标记是圆球，这样视频中的标记区域通常是准圆形。根据以上对聚类搜索目标的分析，设计如图2所述的逐层扩展聚类搜索算法。算法以种子点为中心，逐层搜索四个边界，并记录四个中心点的坐标，如果某个方向搜索结束(没有符合特征的象素了)，就停止这个方向的搜索，同时通过对搜索结果区域的对角线来判断是否是一个准圆域。搜索结束条件：l)四个方向都结束；2)搜索结果区域非准圆域。试验表明算法能够扩展搜索到整个标记区域,并且与种子点的初始位置无关。如图3a、3b所示，同样以白色种子点为起始，八邻域螺旋搜索只搜索一个周就结束了，而本算法向上和向左都搜索了一层，向下和向右都搜索了四层，而且区域基本覆盖了整个标记区域。从而更准确的反映了这个标记的位置和形状。对同一个视频文件进行实验，实验结果如表1是与LZP基本跟踪算法对比的结果，由于改进了标记搜索算法，提高了孤立标记的搜索准确率；采用手工标记的方法作为补充，提高了遮挡点跟踪准确率。表1特征基本算法本申请的算法孤立标记点正确率88％95％自遮挡标记点正确率70％85％以上所述仅为本专利技术的较佳实施例而已，并不用以限制本专利技术，凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种动作捕捉的搜索算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：种子点的搜索，首先设定一个搜索区域边界值，其次根据标记运动的方向性，种子点坐标向两边偏移，最后通过标记形状大小，确定搜索不长，加速种子点的搜索；步骤2：标记的聚类搜索，首先以种子点为中心，逐层搜索四个边界，记录四个中心点的坐标，其次如果某个方向没有符合特征的像素，就停止这个方向的搜索，最后通过对搜索结果区域的对角线来判断是否是一个准圆域，当四个方向都结束或搜索结果区域非准圆域，则搜索结束。

【技术特征摘要】
1.一种动作捕捉的搜索算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：种子点的搜索，首先设定一个搜索区域边界值，其次根据标记运动的方向性，种子点坐标向两边偏移，最后通过标记形状大小，确定搜索不长，加速种子点的搜索；步骤2：标记的聚类搜...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：上海盟云移软网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31