[发明专利]骨骼动画的姿态匹配方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202011497279.0 | 申请日: | 2020-12-17 |
公开(公告)号: | CN112560959A | 公开(公告)日: | 2021-03-26 |
发明(设计)人: | 周兵;肖翔;吴闯;庄放望;张宏龙 | 申请(专利权)人: | 咪咕文化科技有限公司;中国移动通信集团有限公司 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06T7/20 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 王宇杨 |
地址: | 100032*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 骨骼 动画 姿态 匹配 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
本发明实施例公开了一种骨骼动画的姿态匹配方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:对所述骨骼动画中各帧数据降维,得到任一帧数据在目标空间中的坐标;基于所述任一帧数据在目标空间中的坐标和预先得到的映射关系字典,得到所述任一图像对应的姿态,其中,所述映射关系字典中包括运动帧序列样本中各运动帧的运动帧信息与所述目标空间中的坐标的对应关系。本发明实施例,可以保证骨骼动画匹配到的姿态的准确性和匹配效率,提升骨骼动画中各帧数据姿态的平滑过渡。
技术领域
本发明涉及计算机图形学处理技术领域,具体涉及一种骨骼动画的姿态匹配方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
目前,基于计算机视觉的智能设备得到广泛应用,例如各种基于骨骼动画的智能游戏等,均需对目标对象的姿态进行准确分析和识别,以此达到交互的目的。人体姿态识别广泛应用于体感游戏的输入、跌倒检测、身份识别、智能设备的控制等场景,其实质为人体关键点的定位。通常采用的姿态识别方法为基于骨骼关键点的姿态识别模型,通过姿态识别模型将待识别动作和姿态库的动作匹配,获取姿态信息。但是,该姿态识别模型复杂,计算资源要求高,此外,识别过程复杂,整体识别效率较低。
发明内容
基于现有技术中存在的问题,本发明实施例提出一种骨骼动画的姿态匹配方法、装置、电子设备及存储介质。
第一方面,本发明实施例提供了一种骨骼动画的姿态匹配方法,包括:
对所述骨骼动画中各帧数据降维,得到任一帧数据在目标空间中的坐标;
基于所述任一帧数据在目标空间中的坐标和预先得到的映射关系字典,得到所述任一图像对应的姿态,其中,所述映射关系字典中包括运动帧序列样本中各运动帧的运动帧信息与所述目标空间中的坐标的对应关系。
进一步地,所述基于所述任一帧数据在目标空间中的坐标和预先得到的映射关系字典,得到所述任一图像对应的姿态,包括:
从所述映射关系字典中获得与所述任一帧数据在目标空间中匹配坐标;
根据所述匹配坐标,从所述映射关系字典中得到对应的运动帧信息;
根据所述运动帧信息从所述运动帧序列样本中获得对应的运动帧,并将所述运动帧作为所述任一帧数据对应的位姿。
进一步地,所述从所述映射关系字典中获得与所述任一帧数据在目标空间中匹配坐标,包括:
如果所述任一帧数据为所述骨骼动画中的第一帧数据,则将所述目标空间中与所述任一帧数据的坐标距离最近的坐标作为所述任一帧数据的坐标的匹配坐标。
进一步地,所述从所述映射关系字典中获得与所述任一帧数据在目标空间中匹配坐标,还包括:
如果所述任一帧数据不是所述骨骼动画中的第一帧数据,则获得所述任一帧数据的前一帧数据对应的匹配坐标的候选姿态索引表,其中,所述候选姿态索引表中包括与所述前一帧数据对应的匹配坐标距离小于预设值的多个候选坐标;
从所述候选坐标中匹配得到所述任一帧数据在目标空间中匹配坐标。
进一步地,所述从所述候选坐标中匹配得到所述任一帧数据在目标空间中匹配坐标,包括:
预测所述任一帧数据的运动方向;
基于预测的所述任一帧数据的运动方向,从所述候选坐标中匹配得到所述任一帧数据在目标空间中匹配坐标。
进一步地,所述运动帧信息包括运动帧序列样本索引和帧序号。
进一步地,在基于所述任一帧数据在目标空间中的坐标和预先得到的映射关系字典,得到所述任一图像对应的姿态之前,还包括:
对所述运动帧序列样本中各运动帧降维,得到所述运动帧序列样本中各运动帧在目标空间中的坐标;
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