[发明专利]一种人体姿势识别方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种人体姿势识别方法和装置。

背景技术

随着计算机技术和图像处理技术的结合，基于图像或影像的人体姿势识别已成为一个备受关注的研究方向，人体姿势识别可使带有摄像头的计算机能够像人一样通过观察来分析和理解人的动作行为。人体姿势识别具有广阔的应用前景，例如在驾驶过程中识别交警的手势和在监控中识别可疑动作行为等。目前，人体姿势识别的方法是：采用2D摄像头采集RGB(Red Green Blue)彩色图像，利用光流捕捉人的运动信息，并使用HMM隐马尔科夫模型识别人体姿势。

但是，目前的人体姿势识别方法中，计算光流和建立模型的运算量大，导致识别速度慢，难以达到实时识别的效果，并且识别成功率不高。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种人体姿势识别方法和装置，可以实现快速识别视频中的人体姿势，具有运算简单和识别成功率高的特点。。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种人体姿势识别方法，包括：

获取当前输入的视频帧的深度图像，所述深度图像由多种分别对应于不同深度值的颜色显示；

获取所述深度图像中的人脸图，和至少一个封闭的轮廓图，所述封闭的轮廓图由一种对应于任一深度值的颜色显示；

将所述人脸图所属的所述封闭的轮廓图确定为人形轮廓图；

通过将所述人形轮廓图和预设的姿势模板图进行对比，识别所述当前输入的视频帧所对应的人体姿势。

相应地，本发明实施例还提供了一种人体姿势识别装置，包括：

图像获取模块，用于获取当前输入的视频帧的深度图像，所述深度图像由多种分别对应于不同深度值的颜色显示；

图块获取模块，用于获取所述深度图像中的人脸图，和至少一个封闭的轮廓图，所述封闭的轮廓图由一种对应于任一深度值的颜色显示；

人形轮廓图确定模块，用于将所述人脸图所属的所述封闭的轮廓图确定为人形轮廓图；

人体姿势识别模块，用于通过将所述人形轮廓图和预设的姿势模板图进行对比，识别所述当前输入的视频帧所对应的人体姿势。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：本发明实施例先获取当前输入的视频帧的深度图像中的人脸图和至少一个封闭的轮廓图，所述深度图像由多种分别对应于不同深度值的颜色显示，所述封闭的轮廓图由一种对应于任一深度值的颜色显示，再将人脸图所属的封闭的轮廓图确定为人形轮廓图，进而将人形轮廓图和预设的姿势模板图进行对比，可以实现快速识别当前输入的视频帧所对应的人体姿势，具有运算简单和识别成功率高的特点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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是本发明实施例提供的一种人体姿势识别方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种人脸图获取方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种人形轮廓图与姿势模板图对比方法的流程示意图；

图4是本发明实施例提供的一种人体姿势识别装置的结构示意图；

图5是本发明实施例提供的一种图块获取模块的结构示意图；

图6是本发明实施例提供的一种人体姿势识别模块的结构示意图；

图7是本发明实施例提供的一种彩色图像的示意图；

图8是本发明实施例提供的一种深度图像的示意图；

图9是本发明实施例提供的一种封闭的轮廓图的示意图；

图10是本发明实施例提供的一种人形轮廓图与姿势模板图对比的示意图；

图11是本发明实施例提供的一种区分躯干和四肢的示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。