[发明专利]静态行人图像的运动动态化方法、系统、装置及介质

说明书

本发明公开了一种静态行人图像的运动动态化方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取两张行人图像，根据所述行人图像提取一对人体的2D姿态；根据动作相似度将一对所述2D姿态映射到3D空间，生成一对3D姿态；根据一对所述3D姿态生成一组3D运动姿态序列；将所述3D运动姿态序列进行2D投影，获得2D运动姿态序列；根据一对所述2D姿态对所述2D运动姿态序列进行优化；根据所述行人图像和优化后的2D运动姿态序列生成行人运动图像序列。本发明通过设计动作相似度对人体姿态进行2D和3D之间的映射，能够避免数据标注的人力和时间耗费，使得人体姿态的生成更加灵活，可广泛应用于图像数据处理领域。

技术领域

本发明涉及图像数据处理领域，尤其涉及一种静态行人图像的运动动态化方法、系统、装置及介质。

背景技术

从静态行人图像生成行人运动图像序列是指，根据两张行人图像合成一段时间的行人运动图像序列。通常可分为两个子任务，第一个子任务是根据从给定图像中提取出的人体姿态，合成一段时间的人体姿态序列；第二个子任务是根据给定的人体图像与第一个子任务得到的人体姿态序列，合成人体图像序列。

深度学习方法通常通过大量数据进行有监督的学习，但是数据的标注往往极耗费人力和时间，且在实际应用中常常因为实际数据与实验数据特征不一致而不能取得很好的效果。

发明内容

为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本发明的目的在于提供一种静态行人图像的运动动态化方法、系统、装置及介质。

本发明所采用的技术方案是：

一种静态行人图像的运动动态化方法，包括以下步骤：

获取两张行人图像，根据所述行人图像提取一对人体的2D姿态；

根据动作相似度将一对所述2D姿态映射到3D空间，生成一对3D姿态；

根据一对所述3D姿态生成一组3D运动姿态序列，且所述3D运动姿态序列位于一对所述3D姿态之间；

将所述3D运动姿态序列进行2D投影，获得2D运动姿态序列；

根据一对所述2D姿态对所述2D运动姿态序列进行优化；

根据所述行人图像和优化后的2D运动姿态序列生成行人运动图像序列。

进一步，所述根据动作相似度将一对所述2D姿态映射到3D空间，生成一对3D姿态，包括：

从预设的数据库中获取与所述2D姿态的动作相似度最大的预设2D姿态，获取与所述预设2D姿态对应的预设3D姿态；

根据一对所述2D姿态获得一对预设3D姿态，作为一对3D姿态。

进一步，所述动作相似度包括角度相似度、相对位置相似度或者关节点相似度中的至少之一；

所述角度相似度用于衡量两个2D姿态之间肢体弯曲角度的相似程度；其中，肢体弯曲角度包括：左上臂与左下臂之间的角度、右上臂与右下臂之间的角度、左大腿与左小腿之间的角度、右大腿与右小腿之间的角度、左大腿与腰之间的角度、右大腿与腰之间的角度；

所述相对位置相似度用于衡量两个2D姿态之间关键关节点对的相对位置的相似程度；其中，关键关节点对的相对位置包括：左肩与右肩的相对位置、左膝与右膝的相对位置、左脚与右脚的相对位置；

所述关节点相似度用于衡量两个2D姿态之间关节点坐标的相似程度；其中，关节点包括左手、右手、左膝、右膝、左脚和右脚。

进一步，所述角度相似度的计算公式为：