[发明专利]一种视角无关的动作识别方法

说明书

技术领域

本发明属于智能视觉监控技术领域，具体涉及一种视角无关的动作识别方法。

背景技术

随着科技的飞速发展，利用摄像机来对场景进行监控，已经被广泛应用于社会的各个方面。监控场景中的主要目标是人，对人体的各种动作进行识别，有助于防止和阻止犯罪。至今为止，关于动作识别的大多数研究工作都是在一个固定的视角下进行的。虽然有一小部分利用了视角不变的表示开展研究，可是它们大多数存在着一些缺陷，比如缺少用于识别的足够的信息，依赖鲁棒的语义特征点的检测或者是点对应。由于场景中人体运动的方向与摄像机拍摄方向之间的角度是任意的，人不可能总是朝着同一个方向去活动。而摄像机从一个固定的方向拍摄到的只是该方向下的2维的运动数据，其他方向下的信息都丢失了。当采集到的运动序列的角度和计算机之前学习的运动序列的角度不一样时，动作识别就变得格外困难。

用概率网络方法识别人体动作能够充分考虑人运动的动态过程，并且将时间尺度和空间尺度上的运动的微小变化采用概率的方法进行建模，该方法对于运动序列在时间和空间尺度上的小的变化具有很好的鲁棒性，但目前的基于概率网络的方法没有考虑每个状态的出现顺序以及每个状态的持续时间，也没有充分利用动作序列中的上下文信息，导致识别率不高。

发明内容

本发明的目的是提供一种视角无关的动作识别方法，解决了现有监控场景中要求固定视角的限制，实现了任意方向下的人体动作识别，且识别率高。

本发明所采用的技术方案是，一种视角无关的动作识别方法，该方法按照以下步骤实施，

步骤1：提取正面、倾斜、侧面3个方向下的二值人体轮廓信息：使用3个摄像机分别从正面、倾斜、侧面3个方向对要识别的动作体态同步进行视频数据采集，设θ为拍摄角度，则正面θ＝0°，倾斜θ＝45°，侧面θ＝90°，对得到的视频数据进行预处理从而得到二值图像信息f₀(w，h)、f₄₅(w，h)、f₉₀(w，h)，其中f₀(w，h)、f₄₅(w，h)、f₉₀(w，h)分别表示运动人体在θ＝0°、θ＝45°、θ＝90°下的投影的二值图像信息；

步骤2：根据上步得到的要识别动作体态的正面、倾斜、侧面3个方向下的二值人体图像信息，进行人体3维体态的雕刻重建，得到该体态的3维雕刻模型；

步骤3：在上步得到的每个动作体态的3维雕刻模型中提取人体运动过程的动态部分形成运动动态能量体及3维体态的运动权值模型，采用3维伪Zernike矩进行比例不变、位移不变、旋转不变的特征描述，得到动作体态的视角无关的特征数据；

步骤4：根据上步得到的动作体态的特征数据使用条件随机场为每一个动作建立概率图模型，并进行识别。

本发明的动作识别方法，通过使用3个摄像机分别从正面、倾斜、侧面3个方向同步采集场景中的人体运动图像，使用3维雕刻的方法重建出3维人体模型，进一步通过对人体运动中动态部分数据的关注，提取出3维体态的运动权值模型，然后使用3维伪Zernike矩描述视角无关的人体动作特征，通过条件随机场对动作进行建模，从而能够识别任意方向下的人体动作，且识别率高。

附图说明

图1是本发明动作识别方法的流程图；

图2是利用本发明方法对“踢腿”动作进行识别的实施例中一个体态的预处理效果图，其中，a、b、c分别是视频序列中某一时刻下的正面、倾斜、侧面图像通过图像分割、阴影消除、数学形态学处理以及大小归一化和位置中心化后的二值轮廓图像；

图3是图2所示实施例中利用3个方向下的二值人体轮廓进行3维人体雕刻重建的模型图；

图4是图2所示实施例中一个3维人体在高度h处的横截面在θ方向上的投影；

图5是图2所示实施例中“踢腿”这个动作的3维雕刻模型在不同方向上的2维投影，a1、a2、a3分别表示用于雕刻重建的正面、倾斜、侧面方向下的3个二值人体轮廓；b1～b13分别表示重建出来的3维体态雕刻模型在0°、15°、30°、......、165°、180°上的2维投影效果图；

图6是图2所示实施例中所建立的圆柱体坐标系；

图7是图2所示实施例中动作建模和识别所建立的条件随机场概率图模型结构图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。