一种通过视觉识别定义人体头部动作、姿势和各关节关系的方法技术

本发明专利技术公开了一种通过视觉识别定义人体头部动作、姿势和各关节关系的方法，包括以下步骤：S1、启动图像采集设备，开始实时采集深度图像数据；S2、对采集的图像帧数据进行人体识别，若识别失败重复执行S1，成功则执行S3；S3、提取人体关键点信息；S4、判断双眼关键点是否以头部点为对称关系，若是则得出人体面部正对图像采集设备结论，并执行S6，若否则执行S5；S5、综合考量眼睛关键点和颈部关键点的距离差，得出头部旋转方向和旋转角度，然后执行S6；S6、在拥有头部旋转方向及角度的分析结果后；本发明专利技术解决了对以往人体动作识别头部动作难以进一步分析的问题，在识别技术发展的同时提出了一种简单、高效的方法。高效的方法。高效的方法。

【技术实现步骤摘要】
一种通过视觉识别定义人体头部动作、姿势和各关节关系的方法


[0001]本专利技术涉及视觉识别
，特别是指一种通过视觉识别定义人体头部动作、姿势和各关节关系的方法。

技术介绍

[0002]在视觉识别中，可以识别人体信息，但很难对人体动作做定义，如人身体、手、脚的姿势和位置定义，双手水平张开，双脚与肩同宽等姿势和动作的定义。关于标准动作或姿势等的定义，从摄像机获取的图像会存在个体的差异，摄像机拍摄的角度和位置影响图像的输入，人体的识别就会收到影响，人体从背景分离出来，做骨骼识别的数据就会收到影响，无法直接判断人的动作和姿势的准确性。如：人双手水平张开，摄像头拍摄并不是水平摆放，拍出来人双臂是倾斜的，这无法从图形明确双手是否水平张开，同理还有很多人体的动作和姿势无法直接可以识别。在视觉识别中对人体的特定动作和姿势识别就带来了很多不确定性，变得不可靠。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种通过视觉识别定义人体头部动作、姿势和各关节关系的方法，以解决现有技术存在着的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术的实施例提供如下方案：
[0005]一种通过视觉识别定义人体头部动作、姿势和各关节关系的方法，包括以下步骤：
[0006]S1、启动图像采集设备，开始实时采集深度图像数据；
[0007]S2、对采集的图像帧数据进行人体识别，若识别失败重复执行S1，成功则执行S3；
[0008]S3、提取人体关键点信息；
[0009]S4、判断双眼关键点是否以头部点为对称关系，若是则得出人体面部正对图像采集设备结论，并执行S6，若否则执行S5；
[0010]S5、综合考量眼睛关键点和颈部关键点的距离差，得出头部旋转方向和旋转角度，然后执行S6；
[0011]S6、在拥有头部旋转方向及角度的分析结果后，进一步考虑头部动作复杂情况，推断出头部进行什么动作。
[0012]较佳的，所述S6中头部动作复杂情况包括抬头加头部旋转，将眼睛、颈部、头部形成的夹角和正面面对镜头的标准夹角对比。
[0013]较佳的，所述S2中，将人体划分为共20个关键点，每一点包含X,Y,Z三个方向的坐标值，坐标原点为图像采集镜头。
[0014]较佳的，所述S4和所述S5中眼睛骨架点以头颅点位基准。
[0015]较佳的，所述S3中划分的20个关键点包括：鼻子0、颈部1、中臀2、右肩3、左肩4、右肘5、左肘6、右手腕7、左手腕8、右臀9、左臀10、右膝11、左膝12、右脚踝13、左脚踝14、右眼
15、左眼16、右耳17、左耳18、右脚尖19、左脚尖20。
[0016]较佳的，所述S1中的图像采集设备包括智能摄像头与补光照明件。
[0017]较佳的，所述S1中的图形采集设备连接有存储器。
[0018]本专利技术的上述方案至少包括以下有益效果：
[0019]本专利技术解决了对以往人体动作识别头部动作难以进一步分析的问题，在识别技术发展的同时提出了一种简单、高效对头部动作分析的方法。利用基于深度图的人体姿态识别技术，以及对头部深度摄像头采集的实时数据进行人体检测及骨骼关键点信息提取，来感知用户目前的头部动作，以增加数据分析准确度，提升人机交互体验。本方法在视觉识别中，利用深度信息，对人体和背景信息的分离，识别人体骨骼信息，根据具有深度信息的人体骨骼信息，实现人体头部标准动作、人体姿势的识别、人体头部各关节的位置关系识别。
附图说明
[0020]图1为本专利技术的系统流程框图；
[0021]图2为本专利技术的人体骨骼关键点图之一；
[0022]图3为本专利技术的人体骨骼关键点图之二；
[0023]图4为本专利技术的人体骨骼关键点图之三；
[0024]图5为本专利技术的人体骨骼关键点图之四。
具体实施方式
[0025]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0026]如图1至图5所示的，本实施例提供了一种通过视觉识别定义人体头部动作、姿势和各关节关系的方法，包括以下步骤：
[0027]S1、启动图像采集设备，开始实时采集深度图像数据；
[0028]S2、对采集的图像帧数据进行人体识别，若识别失败重复执行S1，成功则执行S3；
[0029]S3、提取人体关键点信息；
[0030]S4、判断双眼关键点是否以头部点为对称关系，若是则得出人体面部正对图像采集设备结论，并执行S6，若否则执行S5；
[0031]S5、综合考量眼睛关键点和颈部关键点的距离差，得出头部旋转方向和旋转角度，然后执行S6；
[0032]S6、在拥有头部旋转方向及角度的分析结果后，进一步考虑头部动作复杂情况，推断出头部进行什么动作。
[0033]其中，所述S6中头部动作复杂情况包括抬头加头部旋转，将眼睛、颈部、头部形成的夹角和正面面对镜头的标准夹角对比。
[0034]其中，所述S2中，将人体划分为共20个关键点，每一点包含X,Y,Z三个方向的坐标值，坐标原点为图像采集镜头。
[0035]其中，所述S4和所述S5中眼睛骨架点以头颅点位基准。
[0036]其中，所述S3中划分的20个关键点包括：鼻子0、颈部1、中臀2、右肩3、左肩4、右肘5、左肘6、右手腕7、左手腕8、右臀9、左臀10、右膝 11、左膝12、右脚踝13、左脚踝14、右眼15、左眼16、右耳17、左耳18、右脚尖19、左脚尖20。
[0037]其中，所述S1中的图像采集设备包括智能摄像头与补光照明件。
[0038]其中，所述S1中的图形采集设备连接有存储器。
[0039]其中，本专利技术解决了对以往人体动作识别头部动作难以进一步分析的问题，在识别技术发展的同时提出了一种简单、高效对头部动作分析的方法。利用基于深度图的人体姿态识别技术，以及对头部深度摄像头采集的实时数据进行人体检测及骨骼关键点信息提取，来感知用户目前的头部动作，以增加数据分析准确度，提升人机交互体验。本方法在视觉识别中，利用深度信息，对人体和背景信息的分离，识别人体骨骼信息，根据具有深度信息的人体骨骼信息，实现人体头部标准动作、人体姿势的识别、人体头部各关节的位置关系识别。
[0040]以上所述是本专利技术的优选实施方式，应当指出，对于本
的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本专利技术的保护范围。
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通过视觉识别定义人体头部动作、姿势和各关节关系的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、启动图像采集设备，开始实时采集深度图像数据；S2、对采集的图像帧数据进行人体识别，若识别失败重复执行S1，成功则执行S3；S3、提取人体关键点信息；S4、判断双眼关键点是否以头部点为对称关系，若是则得出人体面部正对图像采集设备结论，并执行S6，若否则执行S5；S5、综合考量眼睛关键点和颈部关键点的距离差，得出头部旋转方向和旋转角度，然后执行S6；S6、在拥有头部旋转方向及角度的分析结果后，进一步考虑头部动作复杂情况，推断出头部进行什么动作。2.根据权利要求1所述的通过视觉识别定义人体头部动作、姿势和各关节关系的方法，其特征在于，所述S6中头部动作复杂情况包括抬头加头部旋转，将眼睛、颈部、头部形成的夹角和正面面对镜头的标准夹角对比。3.根据权利要求1所述的通过视觉识别定义人体头部动作、姿势和各关节关系的方法，其特征在于，所述S2中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：林明，
申请(专利权)人：心智动科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：