[发明专利]基于骨骼关节数据的双人动作识别方法

说明书

本发明公开了一种基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，包括：步骤1、根据定义的人体枢轴关节点确定两个动作演示者的枢轴关节点的坐标；步骤2、利用枢轴关节点的坐标计算得到两个动作演示者的枢轴关节点与选中关节点在三维空间中的直角坐标角、正弦相关度、高斯拉普拉斯算子、欧式距离和余弦角；步骤3、将步骤2中计算得到的直角坐标角、正弦相关度、高斯拉普拉斯算子、欧式距离和余弦角相连得到SGDA动作描述子，利用采用K‑近邻算法的神经网络模型对SGDA动作描述子进行分类学习，完成两个动作演示者之间动作的识别。由于引用了关节相关性，使得利用该SGDA动作描述子进行的两人动作识别，能有效提高识别率。

技术领域

本发明涉及图像处理的动作识别领域，尤其涉及一种基于骨骼关节数据的双人动作识别方法。

背景技术

人体动作识别是当前很好场景需要处理的问题，在多媒体物联网，犯罪监控，车辆自动驾驶领域有着很多应用。由于诸多的应用和时下设想的情形，形成了对于有效的双人动作识别系统的需求。

在现有常用的人体动作识别方法中，大都通过基于注意力机制的双流LSTM网络，深度卷积神经网络还有人工获取的特征，欧式距离还有深度学习模型实现动作识别。

但现有的人体动作识别方法中，由于过分依赖图像数据，并无考虑骨骼关节数据，因此，存在易受光照背景等客观环境影响的问题。

发明内容

基于现有技术所存在的问题，本发明的目的是提供一种基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，能解决现有人体动作识别方法因存在过分依赖图像数据，导致的易受光照背景等客观环境影响的问题。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

本发明实施方式提供一种基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，包括：

步骤1、对两个动作演示者的动作演示视频进行采样，从采样所得的每帧图像中，根据定义的人体枢轴关节点确定两个动作演示者的枢轴关节点的坐标；

步骤2、利用所述枢轴关节点的坐标计算得到两个动作演示者的枢轴关节点与选中关节点在三维空间中的直角坐标角、正弦相关度、高斯拉普拉斯算子、欧式距离和余弦角；

步骤3、将所述步骤2中计算得到的直角坐标角、正弦相关度、高斯拉普拉斯算子、欧式距离和余弦角相连得到SGDA动作描述子，通过采用K-近邻算法的神经网络模型对所述SGDA动作描述子进行分类学习，完成对于两个动作演示者所完成动作的识别。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，本发明实施例提供的基于骨骼关节数据的双人动作识别方法，其有益效果为：

由于充分考虑了枢轴关节的重要性，以选定的动作演示者的枢轴关节点来构建特征向量，引入了关节相关性的概念，同时使用二维和三维骨骼关节数据，计算出枢轴关节和选中关节之间相关性的直角坐标角和欧式距离，计算出选中关节点与枢轴关节点之间的正弦相关度，还有广义高斯拉普拉斯算子进行选中关节点特征描述，计算余弦角合并单人的运动特性和两人动作的交互信息，利用直角坐标角、正弦相关度、高斯拉普拉斯算子、欧式距离和余弦角各特征构建成SGDA动作描述子，利用该SGDA动作描述子进行双人动作识别，在SBU数据集上得到了很好的识别效果，达到了98.2％的准确率，有效提升了双人动作识别的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的基于骨骼关节数据的双人动作识别方法流程图；

图2为本发明实施例提供的基于骨骼关节数据的双人动作识别方法的具体流程图；