[发明专利]动作识别库的建立方法、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种动作识别库的建立方法，其特征在于，包括：

a.将多个健身视频转换为三维骨骼动作模型，获取健身视频中人体的多个骨骼点的坐标及多个骨骼点之间形成的向量；

b.对每个健身视频，按时间顺序分解成动作的集合，储存动作时间及动作编号以获得视频文件，相同的动作具有相同的动作编号；

c.对每个动作，于一标准动作数据库中根据动作编号查询是否已有动作文件，若没有动作文件，则按如下步骤生成该动作的动作文件：

将该动作按所述三维骨骼动作模型拆解成五个身体部位：左臂、右臂、左腿、右腿以及躯干，每个所述身体部位均包括：三个骨骼点、三个骨骼点形成的三个向量及所述三个向量中两个向量之间的夹角，

对至少一个身体部位的部位动作设置一个或多个面向过程或者面向位移的识别项，每个识别项包括识别对象、识别参数及识别规则，所述识别对象包括所述三个骨骼点中的至少一个骨骼点；三个向量中的至少一个向量；以及所述三个向量中两个向量之间的一个夹角中的一项或多项，

其中，所述面向过程的识别项还包括一标准过程向量库，所述标准过程向量库按时间顺序储存有所述部位动作的至少一个向量，所述标准过程向量库中的多个向量用于与实时采集的部位动作的向量进行匹配计算以与所述识别参数设定的向量阈值进行比较；

将所述至少一个部位动作及所述至少一个部位动作的识别项作为该动作的动作文件，将该动作文件与该动作编号关联地储存在所述标准动作数据库中；

d.重复上述步骤b至步骤c，直到遍历所述多个健身视频，将多个视频文件及所述标准动作数据库组成所述动作识别库，所述动作识别库用于与实时采集的动作进行识别和匹配。

2.如权利要求1所述的建立方法，其特征在于，所述标准过程向量库中的多个向量用于与实时采集的部位动作的向量进行匹配计算以与所述识别参数设定的向量阈值进行比较包括：

计算标准过程向量库中的向量与实时采集的部位动作的向量之间夹角θ的余弦值：

向量与向量之间的夹角θ的余弦值用于与所述识别参数设定的向量阈值进行比较。

3.如权利要求1所述的建立方法，其特征在于，当获得新的健身视频时，执行步骤b，若该健身视频的视频文件中的所有动作编号都有关联的动作文件，则不对该健身视频执行步骤a。

4.如权利要求1所述的建立方法，其特征在于，面向过程的所述识别项包括轨迹识别、否定轨迹识别及保持识别；面向位移的所述识别项包括位移识别以及否定位移识别。

5.如权利要求4所述的建立方法，其特征在于，对于所述轨迹识别：

所述识别对象包括所述三个向量中的至少一个向量和/或所述三个向量中两个向量之间的一个夹角；

所述识别参数设定一个或多个阈值，所述阈值包括所述三个向量的向量阈值及所述夹角的夹角阈值，所述识别参数依据所述识别对象确定采用向量阈值和/或夹角阈值；以及

所述识别规则包括所述识别对象在该身体部位的运动过程中始终位于所述识别参数设定的阈值范围内。

6.如权利要求4所述的建立方法，其特征在于，对于所述否定轨迹识别：

所述识别对象包括所述三个向量中的至少一个向量和/或所述三个向量中两个向量之间的一个夹角；

所述识别参数设定一个或多个阈值，所述阈值包括所述三个向量的向量阈值及所述夹角的夹角阈值，所述识别参数依据所述识别对象确定采用向量阈值和/或夹角阈值；以及

所述识别规则包括所述识别对象在该身体部位的运动过程中始终不在所述识别参数设定的阈值范围内，并且所述识别对象所表示的部位动作在运动过程中产生轨迹和/或位移。

7.如权利要求4所述的建立方法，其特征在于，对于所述保持识别：

所述识别对象包括所述三个向量中的至少一个向量和/或所述三个向量中两个向量之间的一个夹角；

所述识别参数设定一个或多个阈值，所述阈值包括所述三个向量的向量阈值及所述夹角的夹角阈值，所述识别参数依据所述识别对象确定采用向量阈值和/或夹角阈值；以及

所述识别规则包括所述识别对象在该动作的运动过程中始终位于所述识别参数设定的阈值范围内。