人体3D特征信息的获取方法及设备技术

本发明专利技术提供了一种人体3D特征信息的获取方法及设备。该方法包括以下步骤：获取待测人的RGBD人体图像；通过RGBD人体图像采集人体特征点；根据人体特征点建立人体3D网格；根据人体3D网格度量人体特征点的特征值并计算人体特征点的3D空间分布特征信息。该设备包括人体图像获取模块、人体采集模块、人体网格建立模块和人体信息获取模块。本发明专利技术能获取更加全面的人体3D特征信息，该人体3D特征信息进行的人体识别不会受不同的季节、人的服饰和环境光照变化等的影响，提高了人体识别的精确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及获取人体3D特征信息的
，特别是涉及一种人体3D特征信息的获取方法及设备。
技术介绍
信息安全问题已经引起社会各界的广泛重视。保障信息安全的一个主要途径就是对信息使用者的身份进行准确鉴别，通过鉴别结果进一步判断用户获取信息的权限是否合法，从而达到保证信息不被外泄和保障用户合法权益的目的。因此，可靠的身份识别是非常重要和必要的。人体识别在门禁系统、安全监控、人机交互、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景和经济价值。传统的人体识别技术为2D人体识别，2D人体识别只有颜色信息而没有深度信息，颜色信息包括诸如颜色、纹理、形状等信息，因此，不可避免地会导致颜色信息中的姿态不确定问题。另外，根据不同的季节、人的服饰和环境光照变化，颜色信息是不稳定的(或者是不鲁棒的)，因此，在复杂的环境中，基于颜色信息的人体识别的精确度较低。
技术实现思路
本专利技术提供一种人体3D特征信息的获取方法及设备，能够解决现有技术存在的人体识别精确度低的问题。为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是：提供一种人体3D特征信息的获取方法，该方法包括以下步骤：获取待测人的RGBD人体图像；通过所述RGBD人体图像采集人体特征点；根据所述人体特征点建立人体3D网格；根据所述人体3D网格度量所述人体特征点的特征值并计算所述人体特征点的3D空间分布特征信息。其中，所述通过所述RGBD人体图像采集人体特征点的步骤中，通过采集人体部位进行所述人体特征点的采集，其中，所述人体部位包括：躯干、四肢以及头部中的一个或者多个。其中，所述RGBD人体图像为RGBD人体图像序列；根据所述特征点建立人体3D网格的步骤之后，还包括：根据所述RGBD人体图像序列和所述人体3D网格跟踪所述人体部位的运动轨迹，以获取人体动态特征信息。其中，所述特征值包括身高、臂长、肩宽、手掌大小以及头部大小中的一个或者多个。其中，所述获取待测人的RGBD人体图像的步骤还包括：获取所述待测人的RGBD人脸图像；所述通过所述RGBD人体图像采集人体特征点的步骤还包括：通过所述RGBD人脸图像采集人脸特征点；根据所述人体特征点建立人体3D网格的步骤还包括：根据所述人脸特征点建立人脸彩色3D网格；根据所述人体3D网格度量所述人体特征点的特征值并计算所述人体特征点的3D空间分布特征信息的步骤还包括：根据所述人脸彩色3D网格度量所述人脸特征点的特征值并计算所述人脸特征点的3D空间分布特征信息。为解决上述技术问题，本专利技术采用的另一个技术方案是：提供一种获取人脸3D特征信息的设备，该设备包括人体图像获取模块、人体采集模块、人体网格建立模块和人体信息获取模块；人体图像获取模块用于获取待测人的RGBD人体图像；人体采集模块与所述人体图像获取模块连接，用于通过所述RGBD人体图像采集人体特征点；人体网格建立模块与所述人体采集模块连接，用于根据所述人体特征点建立人体3D网格；人体信息获取模块与所述人体网格建立模块连接，用于根据所述人体3D网格度量所述人体特征点的特征值并计算所述人体特征点的3D空间分布特征信息。其中，所述人体采集模块通过采集人体部位进行所述人体特征点的采集，其中，所述人体部位包括：躯干、四肢以及头部中的一个或者多个。其中，所述人体图像获取模块获取的RGBD人体图像为RGBD人体图像序列；所述设备还包括动态信息获取模块，与所述人体网格建立模块连接，根据所述RGBD人体图像序列和所述人体3D网格跟踪所述人体部位的运动轨迹，以获取人体动态特征信息。其中，所述特征值包括身高、臂长、肩宽、手掌大小以及头部大小中的一个或者多个。其中，所述设备还包括人脸图像获取模块、人脸采集模块、人脸网格建立模块和人脸信息获取模块；人脸图像获取模块用于获取所述待测人的RGBD人脸图像；人脸采集模块与所述人脸图像获取模块连接，用于通过所述RGBD人脸图像采集人脸特征点；人脸网格建立模块与所述人脸采集模块连接，用于根据所述人脸特征点建立人脸彩色3D网格；人脸信息获取模块与所述人脸网格建立模块连接，用于根据所述人脸彩色3D网格度量所述人脸特征点的特征值并计算所述人脸特征点的3D空间分布特征信息。区别于现有技术，本专利技术通过人体RGBD图集上采集的特征点建立人体3D网格，并通过该人体3D网格度量特征点的特征值并计算人体特征点的3D空间分布特征信息，以应用于人体的识别，由于3D空间分布特征信息包括了颜色信息和深度信息，人体信息更加全面，并且，通过该3D空间分布特征信息可以建立人体骨架，从而可以通过人体骨架来进行识别，所以不同的季节、人的服饰和环境光照变化等均不会对人体识别造成影响，因此本专利技术能提高人体识别的精确度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的一种人体3D特征信息的获取方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的另一种人体3D特征信息的获取方法的流程示意图；图3是本专利技术实施例提供的又一种人体3D特征信息的获取方法的流程示意图；图4是本专利技术实施例提供的一种获取人体3D特征信息的设备的结构示意图；图5是本专利技术实施例提供的另一种获取人体3D特征信息的设备的结构示意图；图6是本专利技术实施例提供的又一种获取人体3D特征信息的设备中新增的模块的结构示意图；图7是本专利技术获取人体3D特征信息的设备的实体装置的结构示意图。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，所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例，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它实施例，都属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，图1是本专利技术实施例提供的一种人体3D特征信息的获取方法的流程示意图。本实施例的人体3D特征信息的获取方法包括以下步骤：S101：获取待测人的RGBD人体图像。具体地，RGBD人体图像包括人体的颜色信息(RGB)和深度信息(Depth)，RGBD人体图像可以通过Kinect传感器获得。其中，该RGBD人体图像具体为一个图像集，包括例如同一个人的多个角度的多个RGBD人体图像。在一些实施例中，当镜头中出现多个人的时候，则采集多个人的RGBD人体图像。S102：通过RGBD人体图像采集人体特征点。具体而言，本实施例通过采集人体部位进行人体特征点的采集，其中，人体部位包括：躯干、四肢以及头部中的一个或者多个。特征点的采集方法可以是多种，例如，通过人工标记人脸的眼睛、鼻子等五官、面颊、下颌及其边缘等特征点，也可以兼容RGB(2D)的人脸特征点标记方法来确定人脸的特征点，还可以自动标记特征点。举例而言，自动标记特征点需要经过三个步骤：(一)人体分割。本实施例采用帧间差分和背景差分相结合起来的方法来分割运动人体，预先选取RGBD图像中的一帧作为背景帧，建立各像素点的高斯模型，再运用帧间差分法对相邻两帧图像进行差分处理，区分出背景点和变化的区域(在当前帧中变化的区域包括显露区和运动物体)，然后将变化区域与背景帧的对应区本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人体3D特征信息的获取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待测人的RGBD人体图像；通过所述RGBD人体图像采集人体特征点；根据所述人体特征点建立人体3D网格；根据所述人体3D网格度量所述人体特征点的特征值并计算所述人体特征点的3D空间分布特征信息。

【技术特征摘要】
1.一种人体3D特征信息的获取方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待测人的RGBD人体图像；通过所述RGBD人体图像采集人体特征点；根据所述人体特征点建立人体3D网格；根据所述人体3D网格度量所述人体特征点的特征值并计算所述人体特征点的3D空间分布特征信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述RGBD人体图像采集人体特征点的步骤中，通过采集人体部位进行所述人体特征点的采集，其中，所述人体部位包括：躯干、四肢以及头部中的一个或者多个。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述RGBD人体图像为RGBD人体图像序列；根据所述特征点建立人体3D网格的步骤之后，还包括：根据所述RGBD人体图像序列和所述人体3D网格跟踪所述人体部位的运动轨迹，以获取人体动态特征信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征值包括身高、臂长、肩宽、手掌大小以及头部大小中的一个或者多个。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待测人的RGBD人体图像的步骤还包括：获取所述待测人的RGBD人脸图像；所述通过所述RGBD人体图像采集人体特征点的步骤还包括：通过所述RGBD人脸图像采集人脸特征点；根据所述人体特征点建立人体3D网格的步骤还包括：根据所述人脸特征点建立人脸彩色3D网格；根据所述人体3D网格度量所述人体特征点的特征值并计算所述人体特征点的3D空间分布特征信息的步骤还包括：根据所述人脸彩色3D网格度量所述人脸特征点的特征值并计算所述人脸特征点的3D空间分布特征信息。6.一种获取人脸3D特征信息的设备，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄源浩，肖振中，许宏淮，
申请(专利权)人：深圳奥比中光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44