[发明专利]视频流中可形变对象的律动节拍辩识方法及装置

权利要求书

1.视频流中可形变对象的律动节拍辩识方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，用局部匹配和全局筛选方法，提取视频流相邻两帧中相匹配的特征点，并基于此递归计算得到各帧画面中具有一致性的特征点；

特征点匹配方式为：对于相邻的两帧，将第一帧视频的角点作为特征点，然后在第二帧视频根据之前第一帧视频的特征点在画面中的位置，以此位置为中心截取一定高度和宽度的矩形区域，在此区域中寻找匹配的角点作为第二帧视频的特征点；按照前述特征点匹配方式对所有帧进行处理，直至迭代到最后一帧；

步骤2，对多帧画面中的特征点进行运动统计分析，将这些特征点进行二分类，一类是具有显著相似的移动规律的背景特征点，另一类是与第一类有明显差异的可形变对象特征点；

步骤3，从可形变对象特征点的运动规律中分析识别出其周期性规律与定量节拍。

2.根据权利要求1所述的视频流中可形变对象的律动节拍辩识方法，其特征在于：

其中，在步骤1中，采用如下方式确定矩形区域的尺寸：

设可形变对象位移速度为v，位移方向为θ，则速度分解为：

设视频流的FPS为f，将分辨率表示为：每行的像素点个数p_x与每列的像素点个数p_y；

将相机视角分解为：

设视频是距离可形变对象d的距离拍摄的，特征点匹配过程中划定的矩形区域长为w，高为h，单位为像素，所以有：

3.根据权利要求2所述的视频流中可形变对象的律动节拍辩识方法，其特征在于：

其中，在步骤1中，将v取为可形变对象的极限位移速度v_max，采用如下公式确定矩形区域的尺寸：

4.根据权利要求2所述的视频流中可形变对象的律动节拍辩识方法，其特征在于：

其中，在步骤1中，匹配了特征点之后计算特征点的位移速度，令w_i,j为第i个特征点在第j帧的横向坐标，h_i,j为第i个特征点在第j帧的纵向坐标，获得第i个特征点从第j帧变换到第j+1帧的位移速度v_i,j和位移方向β_i,j：

5.根据权利要求1所述的视频流中可形变对象的律动节拍辩识方法，其特征在于：

其中，在步骤1识别特征点的过程中，采用锚点在中心的正方形核模板，然后以每个特征点为中心，建立3×3的光斑，利用选定的核模板，对光斑边缘进行膨胀操作，每一次膨胀后，都统计连通域个数；当相邻两次膨胀操作统计出来的连通域个数相同时，即停止膨胀操作；确定已经连通的光斑，每个连通光斑内包含的所有特征点被认定为相近的重复特征点，取离光斑中心最近的特征点为有效特征点，同时将光斑中的其他特征点在待选择的特征点集中去除。

6.根据权利要求1所述的视频流中可形变对象的律动节拍辩识方法，其特征在于：

其中，在步骤1中，当矩形区域超出实际图片边界时，将矩形区域超过各帧图像的左边缘时将矩形开始的x坐标变为0，当矩形超过右边缘时将矩形起始点的x坐标变为视频每帧图片长度减去矩形长度，当矩形区域超过上边缘时将矩形开始的y坐标变为0，当矩形超过下边缘时将矩形起始点的y坐标变为视频每帧图片的宽度减去矩形宽度。

7.根据权利要求1所述的视频流中可形变对象的律动节拍辩识方法，其特征在于：

其中，在步骤2中，通过先计算出所有特征点的平均速度求得每个特征点去中心化后的

进行去中心化速度波动性分析：对每个点的随着时间变化的去中心化速度在二维平面上的分布，求解出一个最小外接圆半径rⁱ，对所有特征点的rⁱ画出统计直方图；通过动态阈值分割法计算最佳分割阈值r′，将直方图分成两部分，位于直方图中r′左侧部分属于背景的特征点，右侧部分属于可形变对象的特征点。