專利名稱：一種基于多跟蹤點的人體動作識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計算機應(yīng)用領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種基于多跟蹤點的人體動作識 別方法。
背景技術(shù)：
隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，人們可以通過使用計算機來完成很多高難度的工作。通 過結(jié)合計算機來對人體動作進行準確識別，可廣泛應(yīng)用于智能人機交互、視頻監(jiān)控和數(shù)字 娛樂等領(lǐng)域，是目前計算機視覺與模式識別領(lǐng)域的研究熱點。在某些虛擬現(xiàn)實的領(lǐng)域中，如 數(shù)字娛樂，通常需要計算機一方面向人的感官傳送刺激信號，另一方面接收操作者的反應(yīng)， 如體態(tài)姿勢的變動等，然后根據(jù)這些人體本身位置和狀態(tài)的變換來調(diào)整刺激信號。因此，需 要準確地對人體動作或姿態(tài)進行識別。目前一些利用動作進行識別控制的方法都是基于傳統(tǒng)的圖像識別方法，通過攝像 頭拍攝人體的行為姿態(tài)或動作，對拍攝的圖像進行分析處理，利用相應(yīng)的識別算法進行識 另|J，判斷出人體的行為姿態(tài)或動作。此種方法一方面需要相當大的存儲空間以存放拍攝的 圖像，另一方面也需要非常優(yōu)化的算法來精確識別人體姿態(tài)或動作。針對上述傳統(tǒng)方法的缺陷，發(fā)展了一種基于加速度傳感器來識別人手動作的方 式。該技術(shù)使用了加速度傳感器和陀螺儀，一般是將加速度傳感器和陀螺儀放置在手柄中。 任天堂公司的Wii Sport產(chǎn)品即采用了這樣一種實時捕捉人體運動信息的技術(shù)，該公司產(chǎn) 品的手柄里面包含了重力傳感器，陀螺儀這兩個重要設(shè)備，其中重力傳感器用于捕獲人體 運動的加速度信息，陀螺儀用于捕獲人體運動的方向信息。通過藍牙信號，手柄可以將加速 度信息和運動方向信息傳遞給終端計算機，終端計算機通過加速度信息和運動方向信息就 可以建模人體運動的動作。由手柄發(fā)送手部運動的數(shù)據(jù)，在健身娛樂時存在多方面的問題， 比如1、不能進行身體位置多個部位的跟蹤，因此也就無法對娛樂健身者的整體身體運 動做出分析；2、發(fā)送的只有運動信息而無空間位置坐標信息，因此不能真實的反應(yīng)出人體的運 動情況；3、由于無人體部位的空間位置坐標信息，因此不能對人體部位運動軌跡進行跟 蹤，更無法對人體姿態(tài)進行定位和描述；4、手柄需要電源，在沒有電源或者沒有手柄的情況下，根本不能使用。從真實運動健身的需求來說，這種技術(shù)只能用作于游戲，只能簡單地識別人體的 手部動作，而不能用于運動健身。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于，針對現(xiàn)有人體動作識別方法技術(shù)的上述無法記錄 人體多個部位的位置以及運動信息的缺陷，提供一種基于多跟蹤點人體動作或姿態(tài)的直接識別方法。 本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是在人體或相關(guān)運動器材上設(shè)置多個 跟蹤點，記錄每個跟蹤點不同時刻的位置數(shù)據(jù)，對其進行分析計算每個跟蹤點的相應(yīng)動作 數(shù)據(jù)，從而識別出待測人體的運動動作或人體姿態(tài)。本發(fā)明提供了一種基于多跟蹤點的人體動作識別方法，包括以下步驟Sl 基于需要判斷的動作要求，在待測人體或運動器材上設(shè)置至少一個跟蹤點；S2 對每個跟蹤點不同時刻的空間位置進行采集，并記錄為該跟蹤點對應(yīng)的一組 數(shù)據(jù)點；S3:利用上述每個跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點的空間位置數(shù)據(jù)，基于需要判斷的動 作要求，計算每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)；S4 根據(jù)每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)，識別出待測人體的運動動作。在本發(fā)明所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法中，所述步驟S3還包括利用 上述每個跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點的空間位置數(shù)據(jù)，基于需要判斷的動作要求，計算不同 跟蹤點之間的位置關(guān)系數(shù)據(jù)。在本發(fā)明所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法中，所述步驟S4還包括根據(jù) 每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)以及不同跟蹤點之間的位置關(guān)系數(shù)據(jù)，識別出待測人體的運動 動作。在本發(fā)明所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法中，所述步驟Sl還包括基于 需要判斷的人體姿態(tài)要求，在待測人體或運動器材上設(shè)置至少兩個跟蹤點；所述步驟S3還 包括利用上述每個跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點的空間位置數(shù)據(jù)，基于需要判斷的人體姿態(tài) 要求，計算每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)以及不同跟蹤點之間的位置關(guān)系數(shù)據(jù)；所述步驟S4 還包括根據(jù)每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)以及不同跟蹤點之間的位置關(guān)系數(shù)據(jù)，識別出待 測人體的人體姿態(tài)。在本發(fā)明所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法中，所述步驟S4還包括根據(jù) 每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)以及不同跟蹤點之間的位置關(guān)系數(shù)據(jù)，識別出待測人體的人體 姿態(tài)保持情況。在本發(fā)明所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法中，計算每個跟蹤點的相應(yīng)動 作數(shù)據(jù)，包括計算位移、速度、加速度和/或作用力大小。在本發(fā)明所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法中，還包括步驟S5 利用所述 每個跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點的空間位置數(shù)據(jù)，描繪出每個跟蹤點的運動軌跡。在本發(fā)明所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法中，所述步驟S2進一步包括 將采集的每個跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點都表示為三元組(X，ι, Z)，其中X代表數(shù)據(jù)點在X 軸的位置，所述X軸為第一水平方向，且χ值增大代表跟蹤點位置右移；y代表數(shù)據(jù)點在Y軸 的位置，所述Y軸為垂直方向，且y值增大代表跟蹤點位置上移；ζ代表數(shù)據(jù)點在Z軸的位 置，所述Z軸為與第一水平方向垂直的第二水平方向，且ζ值增大代表跟蹤點位置前移。在本發(fā)明所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法中，需要判斷的動作從以下一 組動作中選擇平移、下蹲、跳起、跑步、擊球、拳擊、踢足球和跳舞。在本發(fā)明所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法中，當判斷待測人體是否發(fā)生 平移或下蹲動作時，包括以下步驟
Al 在待測人體上設(shè)置至少一個跟蹤點；A2 對跟蹤點不同時刻的空間位置進行采集，并記錄為該跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù) 點U” Ii, Zi)；其中，i代表不同時間，數(shù)據(jù)點(X(l，y0, z0)為開始時刻該跟蹤點的位置；A3 對上述數(shù)據(jù)點進行分析；當Yi-Y0 < Cl1，其中Cl1為預(yù)設(shè)閾值，則該跟蹤點位置 下移，即待測人體發(fā)生了下蹲動作，下蹲距離為IyiItJ ；當Zi_Z。>0，則該跟蹤點位置前 移，即待測人體發(fā)生了前移動作，當Zi-Z。< 0，則待測人體發(fā)生了后移動作，且移動距離為
Zi-Z0 ；當Xi-X0 > 0，則該跟蹤點位置右移，即待測人體發(fā)生了右移動作，當Xi-X0 < 0，則 待測人體發(fā)生了左移動作，且移動距離為k-x。l。在本發(fā)明所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法中，當判斷待測人體是否發(fā)生 平移或下蹲動作時，所述步驟Al中，在待測人體戴的帽子上設(shè)置一個跟蹤點。在本發(fā)明所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法中，當判斷待測人體是否發(fā)生 跳起的動作時，包括以下步驟Bl 在待測人體上設(shè)置至少一個跟蹤點；B2 對跟蹤點不同時刻的空間位置進行采集，并記錄為該跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù) 點(X” Ii, Zi)；其中，i代表不同時間，數(shù)據(jù)點(X(l，y0, Z0)為開始時刻該跟蹤點的位置；B3 對上述數(shù)據(jù)點進行分析；實時計算頭部豎直方向上的速度Viy = (Yi-Y^1)A, 其中T為由檢驗裝置決定的預(yù)設(shè)值，當Viy > ν，其中ν為根據(jù)平時運動試驗得到的預(yù)設(shè)值， 則記錄下該時刻跟蹤點的位置信息，記為開始數(shù)據(jù)點(xk，yk，zk)；B4 計算各個時刻的Z = ^Oc, +(y,-yk)2 +(Z1 -Zk)2，若L大于預(yù)設(shè)閾值，則待
測人體發(fā)生了跳起的動作。在本發(fā)明所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法中，當判斷待測人體是否發(fā)生 跑步動作時，包括以下步驟Cl 在待測人體腿部設(shè)置至少一個跟蹤點；C2 對跟蹤點不同時刻的空間位置進行采集，并記錄為該跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù) 點U” Ii, Zi)；其中，i代表不同時間，數(shù)據(jù)點(X(l，y0, z0)為開始時刻該跟蹤點的位置；C3 對上述數(shù)據(jù)點進行分析；每個時刻檢查yi;與Yw^h的關(guān)系，當yi+1 < Yi且Yi > Yi-!時，則Yi為跟蹤點在Y軸方向上的最高點；記錄一段時間T內(nèi)，跟蹤點經(jīng)歷的最高點 次數(shù)為n，則得到跑步時的頻率f = η/Τ ；從某時刻開始，記錄其后一段時間內(nèi)的η個位置最
權(quán)利要求
一種基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，包括以下步驟S1基于需要判斷的動作要求，在待測人體或運動器材上設(shè)置至少一個跟蹤點；S2對每個跟蹤點不同時刻的空間位置進行采集，并記錄為該跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點；S3利用上述每個跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點的空間位置數(shù)據(jù)，基于需要判斷的動作要求，計算每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)；S4根據(jù)每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)，識別出待測人體的運動動作。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，所述步驟 S3還包括利用上述每個跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點的空間位置數(shù)據(jù)，基于需要判斷的動作 要求，計算不同跟蹤點之間的位置關(guān)系數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，所述步驟 S4還包括根據(jù)每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)以及不同跟蹤點之間的位置關(guān)系數(shù)據(jù)，識別出 待測人體的運動動作。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，所述步驟Sl還包括基于需要判斷的人體姿態(tài)要求，在待測人體或運動器材上設(shè)置至 少兩個跟蹤點；所述步驟S3還包括利用上述每個跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點的空間位置數(shù)據(jù)，基于需 要判斷的人體姿態(tài)要求，計算每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)以及不同跟蹤點之間的位置關(guān)系 數(shù)據(jù)；所述步驟S4還包括根據(jù)每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)以及不同跟蹤點之間的位置關(guān) 系數(shù)據(jù)，識別出待測人體的人體姿態(tài)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，所述步驟 S4還包括根據(jù)每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)以及不同跟蹤點之間的位置關(guān)系數(shù)據(jù)，識別出 待測人體的人體姿態(tài)保持情況。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-5中任意一項所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在 于，計算每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)，包括計算位移、速度、加速度和/或作用力大小。
7.根據(jù)權(quán)利要求1-5中任意一項所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在 于，還包括步驟S5:利用所述每個跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點的空間位置數(shù)據(jù)，描繪出每個 跟蹤點的運動軌跡。
8.根據(jù)權(quán)利要求1-5中任意一項所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在 于，所述步驟S2進一步包括將采集的每個跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點都表示為三元組(X， y，ζ)，其中χ代表數(shù)據(jù)點在X軸的位置，所述X軸為第一水平方向，且χ值增大代表跟蹤點 位置右移；y代表數(shù)據(jù)點在Y軸的位置，所述Y軸為垂直方向，且y值增大代表跟蹤點位置上 移；ζ代表數(shù)據(jù)點在Z軸的位置，所述Z軸為與第一水平方向垂直的第二水平方向，且ζ值 增大代表跟蹤點位置前移。
9.根據(jù)權(quán)利要求1-5中任意一項所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在 于，需要判斷的動作從以下一組動作中選擇平移、下蹲、跳起、跑步、擊球、拳擊、踢足球和 跳舞。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，當判斷待測人體是否發(fā)生平移或下蹲動作時，包括以下步驟 Al 在待測人體上設(shè)置至少一個跟蹤點；A2 對跟蹤點不同時刻的空間位置進行采集，并記錄為該跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點 (xi; Yi, Zi)；其中，i代表不同時間，數(shù)據(jù)點(X(l，y0, z0)為開始時刻該跟蹤點的位置；A3 對上述數(shù)據(jù)點進行分析；當Yi-Y0 < Cl1，其中Cl1為預(yù)設(shè)閾值，則該跟蹤點位置下移， 即待測人體發(fā)生了下蹲動作，下蹲距離為IyiItJ ；當Zi_Z。>0，則該跟蹤點位置前移，即待 測人體發(fā)生了前移動作，當Zi-Z。<0，則待測人體發(fā)生了后移動作，且移動距離為|zi-z。| ； 當Xi-X0 > 0，則該跟蹤點位置右移，即待測人體發(fā)生了右移動作，當Xi_X。< 0，則待測人體 發(fā)生了左移動作，且移動距離為|Xi_X。|。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，所述步 驟Al中，在待測人體戴的帽子上設(shè)置一個跟蹤點。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，當判斷待 測人體是否發(fā)生跳起的動作時，包括以下步驟Bl 在待測人體上設(shè)置至少一個跟蹤點；B2 對跟蹤點不同時刻的空間位置進行采集，并記錄為該跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點 (xi; Yi, Zi)；其中，i代表不同時間，數(shù)據(jù)點(X(l，y0, z0)為開始時刻該跟蹤點的位置；B3 對上述數(shù)據(jù)點進行分析；實時計算頭部豎直方向上的速度Viy= (yi-ygVT，其中T 為由檢驗裝置決定的預(yù)設(shè)值，當Viy > V，其中V為根據(jù)平時運動試驗得到的預(yù)設(shè)值，則記錄 下該時刻跟蹤點的位置信息，記為開始數(shù)據(jù)點(xk，yk，Zk)；B4 計算各個時刻的丄=^jiXi-Xkf+(yi-ykf+(Zi-ZkY，若L大于預(yù)設(shè)閾值，則待測人體發(fā)生了跳起的動作。
13.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，當判斷待 測人體是否發(fā)生跑步動作時，包括以下步驟Cl 在待測人體腿部設(shè)置至少一個跟蹤點；C2 對跟蹤點不同時刻的空間位置進行采集，并記錄為該跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點 (Xi, Yi, Zi)；其中，i代表不同時間，數(shù)據(jù)點(Xtl, y0, Z0)為開始時刻該跟蹤點的位置；C3 對上述數(shù)據(jù)點進行分析；每個時刻檢查yi，與yi+1、Yi^1的關(guān)系，當yi+1 < Yi且Yi > Yi-!時，則yi為跟蹤點在Y軸方向上的最高點；記錄一段時間T內(nèi)，跟蹤點經(jīng)歷的最高點次 數(shù)為n，則得到跑步時的頻率f = η/Τ ；從某時刻開始，記錄其后一段時間內(nèi)的η個位置最高點(y1;y2，…，yn)，由此可以計算出跑步時上下運動的平均振幅為J = P + P:··· + ·^-力，其中h為跟蹤點的高度。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，所述跟 蹤點設(shè)置在待測人體膝蓋上。
15.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，當判斷待 測人體的拳擊動作時，包括以下步驟Dl 至少在待測人體左右手上分別設(shè)置一個跟蹤點，取X軸上數(shù)據(jù)較小的跟蹤點即左 手跟蹤點標識為A跟蹤點，另一個跟蹤點即右手跟蹤點標識為B跟蹤點；D2 對跟蹤點不同時刻的空間位置進行采集，并記錄為跟蹤點對應(yīng)的數(shù)據(jù)點(xiA，yiA，ziA)和(xiB，yiB，ziB)；其中，i代表不同時刻；D3 對上述數(shù)據(jù)點進行分析；根據(jù)跟蹤點在Z軸方向上的速度值判斷打拳動作是否發(fā) 生；然后依據(jù)跟蹤點在其他兩個坐標軸上的速度或位置來判斷拳形。
16.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，當判斷待 測人體的擊球動作時，包括以下步驟El 至少在待測人體手部設(shè)置一個跟蹤點；E2 對跟蹤點不同時刻的空間位置進行采集，并記錄為跟蹤點對應(yīng)的數(shù)據(jù)點；E3 對上述數(shù)據(jù)點進行分析；根據(jù)跟蹤點在Y軸方向上的速度值判斷拋球動作是否發(fā) 生，并根據(jù)跟蹤點在Z軸方向上的速度值判斷擊球動作是否發(fā)生。
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，所述步 驟E3還包括根據(jù)跟蹤點在Y軸方向上的速度值和Z軸方向上的速度判斷削球動作是否發(fā) 生；并根據(jù)跟蹤點的運動方向與三坐標平面的夾角判斷削球動作對球運動的影響。
18.根據(jù)權(quán)利要求16所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，所述步 驟El還包括在所述待測人體頭部設(shè)置跟蹤點。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的基于多跟蹤點的人體動作識別方法，其特征在于，所述步 驟E3還包括根據(jù)所述手部上的跟蹤點與所述頭部上的跟蹤點的位置關(guān)系判斷是右手球 還是左手球。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于多跟蹤點的人體動作識別方法，包括以下步驟基于需要判斷的動作要求，在待測人體或運動器材上設(shè)置至少一個跟蹤點；對每個跟蹤點不同時刻的空間位置進行采集，并記錄為該跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點；利用上述每個跟蹤點對應(yīng)的一組數(shù)據(jù)點的空間位置數(shù)據(jù)，基于需要判斷的動作要求，計算每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)；根據(jù)每個跟蹤點的相應(yīng)動作數(shù)據(jù)，識別出待測人體的運動動作。本發(fā)明還可對人體姿態(tài)進行識別。本發(fā)明的方法實現(xiàn)了多目標跟蹤，能對待測人體全身多部位進行跟蹤，且能夠記錄下跟蹤部位的運動軌跡，對人體姿態(tài)進行定位、描述，更真實的反應(yīng)人體的運動情況。
文檔編號G06T7/20GK101964047SQ200910109019
公開日2011年2月2日 申請日期2009年7月22日 優(yōu)先權(quán)日2009年7月22日
發(fā)明者周琨, 彭立焱, 沈偉, 王躍, 甘泉 申請人:深圳泰山在線科技有限公司