[发明专利]一种基于骨骼长度约束的人体三维姿态重建方法及系统有效
申请号: | 202110399815.1 | 申请日: | 2021-04-14 |
公开(公告)号: | CN113066169B | 公开(公告)日: | 2022-06-07 |
发明(设计)人: | 陈姝 | 申请(专利权)人: | 湘潭大学 |
主分类号: | G06T17/00 | 分类号: | G06T17/00;G06T7/70;G06N3/08 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 韩雪梅 |
地址: | 411105 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 骨骼 长度 约束 人体 三维 姿态 重建 方法 系统 | ||
1.一种基于骨骼长度约束的人体三维姿态重建方法,其特征在于,所述基于骨骼长度约束的人体三维姿态重建方法包括:
基于臀关节z坐标的估计模型,根据待识别图像,得到臀关节的z坐标;
所述臀关节z坐标的估计模型的建立方法包括:
获取历史数据集,所述历史数据集包括多对初始图像及历史臀关节的z坐标;
针对每对初始图像及历史臀关节的z坐标,根据所述初始图像,确定人体二维关节坐标;
根据所述二维关节坐标确定人体在所述初始图像中的外包围矩形;
将外包围矩形外的图像设置为白色,得到处理图像;
根据各对处理图像及历史臀关节的z坐标,对Inception-V4神经网络进行训练,得到人体臀关节z坐标的估计模型;
基于各关节z坐标的估计模型,根据待识别图像,得到各关节的z坐标;
所述人体各关节z坐标的估计模型的建立方法包括:
获取历史数据集,所述历史数据集包括多对初始图像及历史各关节的z坐标;
针对每对初始图像及历史各关节的z坐标,根据所述初始图像,确定人体二维关节坐标;
根据所述二维关节坐标确定人体在所述初始图像中的外包围矩形;
将外包围矩形外面的图像设置为白色,得到处理图像;
根据各对处理图像及历史各关节的z坐标,对Inception-V4神经网络进行训练,得到人体各关节z坐标的初步估计模型;
根据所述初步估计模型、人体各骨骼的长度、采集初始图像的摄像机的焦距及主点,采用回归网络,得到人体各关节z坐标的估计模型;
根据所述臀关节的z坐标,采用骨骼长度约束方法,得到多个人体姿态;
人体包括17个关节,第1关节为臀关节,第2关节为左臀关节,第3关节为左膝关节,第4关节为左踝关节,第5关节为右臀关节,第6关节为右膝关节,第7关节为右踝关节,第8关节为脊椎关节,第9关节为胸腔关节,第10关节为左肩关节,第11关节为左肘关节,第12关节为左腕关节,第13关节为右肩关节,第14关节为右肘关节,第15关节为右腕关节,第16关节为脖关节,第17关节为头关节;所述17个关节按照人体中各关节的分布规律依次连接,形成16条骨骼;
所述根据所述臀关节的z坐标,采用骨骼长度约束方法,得到多个人体姿态,具体包括:
根据待识别图像及采集待识别图像的摄像机,得到各关节的二维坐标;
针对第i条骨骼的起始关节及终端关节,根据采集待识别图像的摄像机的焦距、终端关节的二维坐标以及起始关节的z坐标,得到起始关节及终端关节在z坐标上的差值;
根据所述差值,得到所述终端关节的三维坐标值;
根据所有骨骼的起始关节和终端关节的三维坐标值,得到多个人体姿态;
根据所述臀关节的z坐标、所述各关节的z坐标以及所述多个人体姿态,确定最终的人体三维姿态。
2.根据权利要求1所述的基于骨骼长度约束的人体三维姿态重建方法,其特征在于,所述根据所述臀关节的z坐标、所述各关节的z坐标以及所述多个人体姿态,确定最终的人体三维姿态,具体包括:
根据所述臀关节的z坐标及各关节的z坐标,计算各关节与臀关节的相对z坐标,得到标准相对z坐标;
计算多个人体姿态中各关节与臀关节的相对z坐标,得到目标相对z坐标;
根据所述目标相对z坐标及所述标准相对z坐标,得到最优相对坐标;
根据所述臀关节的z坐标及所述最优相对坐标,得到最终的人体三维姿态。
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