[发明专利]一种人体骨架关节点位置估计方法

说明书

本发明公开一种视频中运动人体骨架关节点位置的估计方法，属于计算机图形及图像处理领域。该方法先找到视频中肢体弯曲程度大的帧，对这帧采用基于轮廓的人体骨架提取方法得到人体骨架后，根据骨架弯曲程度来进行人体关节点位置估计。人体骨架是骨骼经由关节链接而成，骨骼近似刚体，弯曲程度小，关节处弯曲较大，因此可以通过弯曲程度来确定关节位置。一般算法提取的骨架没有关节定位，但是可以得到一系列的骨架特征点，本方法利用提取的骨架特征点间连线的角度来表征骨架弯曲程度，结合标准人体比例可以获得关节点位置，进而得到关节两端骨架长度比例，然后对视频中肢体未弯曲的人体骨架按此比例确定关节位置。

技术领域

本发明属于图像处理和计算机视觉领域。

背景技术

人体的关节点估计在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用，例如：人体的运动追踪、姿态识别、人体肢体标定和生理测量等。常用的人体关节点估计方法有：(1)基于人体各部件间比例关系估计人体关节点，但是由于每个人身体比例有差异，该方法定位不准确；(2)人工定位的方法，即在图像中直接手工标记关节点，显然是人工干预不自动；(3)标记的方法，该方法采取的主要手段是通过在人体的各个关节点上安装上特定的传感器或做一些特殊的标记，该方法首先增大了开销需要额外的装置，其次试验者需要装备上额外的设备，不具备便利性。

Jianhao Ding等在文献“Extraction of Human Body Skeleton Based onSilhouette Images”(International Workshop on Education Technology&ComputerScience，2010)提出了一种基于人体各部件间比例关系估计人体关节点的算法。在该算法中，首先根据人体轮廓提取出了由骨架特征点连接而成的骨架，即骨架树；接着在该骨架树上估计人体关节点，但是肘关节点、膝关节点、腕关节点和踝关节点的位置估计不准确。

本发明将多个骨架特征点连接而成的人体骨架和曲率的概念结合起来，提出了一种新的在图像中估计人体关节点的方法。在骨架树中，根据骨架弯曲程度进行关节点的位置估计。

发明内容

本发明的目的是提出一种人体关节点的估计方法，期望得到较准确的人体关节点位置，而且将关节点按照人体特有的拓扑结构连接起来，形成人体骨架模型，较准确的反应人体姿态。

本发明提出了一种基于骨架弯曲程度(曲率或者夹角)的人体关节点估计方法，该方法可以用于图像和视频中的人体，对于视频的关节点的估计步骤如下：

1)从视频中提取一帧图像，分割出其中人体，从人体轮廓图中，提取离散的骨架；

2)根据标准人体模型按比例估计关节点的大致位置范围，对范围内的骨架计算弯曲程度，弯曲足够大，弯曲顶点就是关节点，并做已估标记，计算真实比例，如果弯曲不够大，采用标准模型比例算出一个关节点，标记为未估；

3)提取下一帧图像，如果骨架足够弯曲，重新估计关节点，如果不够弯曲，利用前一帧算得的比例定位关节点，如果前一帧未估，采用标准模型比例估计关节点。

对于单帧或者单一图像的关节点估计步骤如下：

1)提取骨架后，沿着人体骨架寻找特征点，这些特征点的定义可参考；

2)将特征点以直线连接，构成骨架模型；

3)计算每个特征点两边直线的夹角来表征骨架弯曲程度，夹角大的就是关节点。

附图说明

图1基于骨架弯曲程度的人体关节点估计方法的流程图。

图2是人体骨架特征点连接而成的骨架树。

图3是结合骨架树和连线夹角估计出的左肘关节点。

具体实施办法