[发明专利]基于椭圆匹配的人体朝向角度实时检测方法

说明书

一种基于椭圆匹配的人体朝向角度实时检测方法，首先通过从参考图像中得到参考前景区域的非对称椭圆模型的参数，然后在任意朝向角度下采集得到肩膀横截面点集，并基于非对称椭圆模型生成非对称椭圆模型点集，最后通过匹配相邻两帧之间的肩膀横截面点集和不对称椭圆模型点集，得到人体朝向角度；根据本方法可实现实时且精确至1°的人体朝向检测。

技术领域

本发明涉及的是一种计算机图形处理领域的技术，具体是一种基于椭圆匹配的人体朝向角度实时检测方法。

背景技术

在计算机视觉领域中，人体检测、人体姿态检测、人体行为识别均是非常重要的课题。这里所说的人物包括人体及其各个组成部分，如手臂、手指、躯干等都属于其中的一个部分。这些技术都可以应用在人们的日常生活中，给人们的生活带来便利。运动人物分析从包含人的图像序列中检测、跟踪与识别人或人体的某一部分，并进一步分析理解人的运动行为。对人体朝向角度的识别有非常重要的意义。其一，人体的朝向角度本身就是一种人的运动行为；其二，人体的朝向角度可以作为一种中间信息，帮助理解更复杂的人的运动行为。

经过对现有技术的文献检索发现，Shotton等人在《Communications of the ACM》2013年第56卷第1期上发表的论文“Real-time human pose recognition in parts fromsingle depth images”提出了使用随机森林的方法实时获得整体人体骨架，进而可以通过两肩膀骨架点得到人体朝向姿态。但是该方法在人体侧身或转身时骨架提取精确度较低，朝向估计不准。鹿建国在《微型机与应用》2010年第29卷第12期上发表的论文《多目及单目环境下的人体朝向分析》中采用色度分析与灰度分析相结合的方法，计算肤色区域和人体前景图的关系，得到人体的朝向。当然，该方法得到的朝向只能是大概的估计，不能得到朝向的精确角度。

因此，对上述现有技术的问题分析促使我们去寻找一种更加精确的人体朝向角度估计方法，使其能够应对复杂的场景和环境，并有较高的估计精度。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于椭圆匹配的人体朝向角度实时检测方法，通过用椭圆模型匹配人体肩膀处的景深数据来得到最佳匹配椭圆的倾斜角，该角度即为人体朝向角度；本发明可实现精确至1°的人体朝向检测。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明首先通过从参考图像中得到参考前景区域的非对称椭圆模型的参数，然后在任意朝向角度下采集得到肩膀横截面点集，并基于非对称椭圆模型生成非对称椭圆模型点集，最后通过匹配相邻两帧之间的肩膀横截面点集和不对称椭圆模型点集，得到人体朝向角度。

所述方法具体包括以下步骤：

步骤一，通过深度摄像头采集人体纯正面，即没有朝向角度、双臂垂直放于人体两侧时的景深帧作为参考图像，并从中提取得到参考点集数据和参考前景区域，即人体外轮廓，计算得到非对称椭圆模型的参数。

步骤二，通过深度摄像头采集任意朝向角度的景深帧，并从中提取得到景深帧和人体前景区域及其中的肩部坐标、两个肩部坐标构成的线段上的景深点(肩膀横截面点集)，计算肩膀横截面点集的中心点，并将该中心点作为坐标系的新原点。

步骤三，根据步骤一得到的非对称椭圆模型的参数，采集非对称椭圆模型点集并与肩膀横截面点集进行基于参考图像原点和步骤二得到新原点的匹配，根据匹配结果得到人体朝向角度。

技术效果

与现有技术相比，本发明所述的方法比较精确地测量出人体朝向的角度。现有方法只能定性地估计出人体大致朝向，即向左还是向右；而本方法可以测量出人体朝向的准确角度，设置的测量精度为1°。而且可以测量360°中任意朝向，同时本发明所述的方法平均耗时仅5.6ms，可以在实时的系统中使用。

附图说明