一种基于3d骨架建模的检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种基于3D骨架建模的检测方法。
[0002]
【背景技术】
[0003]随着深度摄像机的兴起，基于深度摄像机的隔空操作计算机日益走入人们的生活，鲁棒的人体骨架识别在游戏、人机交互、安全、远程监控，甚至医疗方面有很广泛的应用。随着深度摄像机的引入，人体骨架识别领域不断有新的方法被提出。但是仍然没有一套能够完整显示人的轮廓，并且实时的生成人体的3D骨架模型，得到各个关节点的3D坐标的方法。
[0004]
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于提供一种基于3D骨架建模的检测方法，解决现有技术无法完整显示人的轮廓，并且实时的生成人体的3D骨架模型，得到各个关节点的3D坐标的问题。
[0006]为解决上述的技术问题，本发明采用以下技术方案:一种基于3D骨架建模的检测方法，包括步骤:
步骤一，用深度摄像机拍摄人物视频；
步骤二，在视频中进行人脸检测；
步骤二，提取人体轮廓；
步骤四，对人体轮廓进行验证，判断是否是人体轮廓，是，则进行下一步，否，则返回到人脸检测步骤；
步骤五，进行图像滤波与平滑处理，并使用细化算法提取骨架线；
步骤六，计算人体部位距离，建立概率分布图；
步骤七，识别人体各部位，得到各关节点的坐标；
步骤八，连接各个关节点，形成完整的3D人体骨架；
步骤九，输出3D人体骨架与手的坐标；
步骤十，跟踪人体轮廓，并为下一帧提供信息。
[0007]其中，所述步骤提取人体轮廓包括如下具体步骤:从人脸中心点开始，向四周扩展找出所有与此深度相近的像素点，并保持区域连通性。即对一个像素点，判断其是否在区域边界上，如果不在边界上，则把当前点置位，并递归处理其上方、下方、左方、右方的像素点，直到整个图像扩展完毕。最后得到人体轮廓二值图像。
[0008]其中，所述步骤对人体轮廓进行验证包括如下具体步骤:
在得到人体轮廓二值图像后，用“凸模板”进行验证。如附图2所示，区域I即是“凸模板”，我们把“凸模板”放在人脸区域，并用以下公式计算:
C=S1/S2
式中，SI是区域I的面积，S2是区域2的面积；
然后，判断C是否大于预定阈值，是，则认为此处是人脸；否，则认为此处不是人脸。
[0009]与现有技术相比，本发明的有益效果是:能快速地检测到人，得到人体骨架线，并且精确定位每个人的关节点，建立3D骨架模型，运算速度快，计算复杂度低，适应各种复杂背景，每帧图像仅需5ms。
[0010]
【附图说明】
[0011]图1为本发明一种基于3D骨架建模的检测方法的一个实施例的流程图；
图2为本发明一种基于3D骨架建模的检测方法用到的“凸模板”的示意图；
图3为本发明一种基于3D骨架建模的检测方法中中的标准骨架模型的示意图。
[0012]
【具体实施方式】
[0013]下面通过具体的实施例子并结合附图对本发明做进一步的详细描述。
[0014]本发明实施例提供了一种基于3D骨架建模的检测方法，参见图1所示，包括步骤:
步骤一，用深度摄像机拍摄人物视频；
步骤二，在视频中进行人脸检测；
步骤二，提取人体轮廓；
步骤四，对人体轮廓进行验证，判断是否是人体轮廓，是，则进行下一步，否，则返回到人脸检测步骤；步骤五，进行图像滤波与平滑处理，并使用细化算法提取骨架线；
步骤六，计算人体部位距离，建立概率分布图；
步骤七，识别人体各部位，得到各关节点的坐标；
步骤八，连接各个关节点，形成完整的3D人体骨架；
步骤九，输出3D人体骨架与手的坐标；
步骤十，跟踪人体轮廓，并为下一帧提供信息。
[0015]其中，所述步骤提取人体轮廓包括如下具体步骤:
从人脸中心点开始，向四周扩展找出所有与此深度相近的像素点，并保持区域连通性。即对一个像素点，判断其是否在区域边界上，如果不在边界上，则把当前点置位，并递归处理其上方、下方、左方、右方的像素点，直到整个图像扩展完毕。最后得到人体轮廓二值图像。
[0016]其中，所述步骤对人体轮廓进行验证包括如下具体步骤:
在得到人体轮廓二值图像后，用“凸模板”进行验证。如附图3所示，区域I即是“凸模板”，我们把“凸模板”放在人脸区域，并用以下公式计算:C=S1/S2式中，SI是区域I的面积，S2是区域2的面积；
然后，判断C是否大于预定阈值，是，则认为此处是人脸；否，则认为此处不是人脸。
【主权项】
1.一种基于3D骨架建模的检测方法，其特征在于，包括步骤:用深度摄像机拍摄人物视频；在视频中进行人脸检测；提取人体轮廓；对人体轮廓进行验证，判断是否是人体轮廓，是，则进行下一步，否，则返回到人脸检测步骤；进行图像滤波与平滑处理，并使用细化算法提取骨架线；计算人体部位距离，建立概率分布图；识别人体各部位，得到各关节点的坐标；连接各个关节点，形成完整的3D人体骨架；输出3D人体骨架与手的坐标；跟踪人体轮廓，并为下一帧提供信息。2.根据权利要求1所述的一种3D骨架建模与手检测方法，其特征在于，所述步骤提取人体轮廓包括如下具体步骤:从人脸中心点开始，向四周扩展找出所有与此深度相近的像素点，并保持区域连通性；即对一个像素点，判断其是否在区域边界上，如果不在边界上，则把当前点置位，并递归处理其上方、下方、左方、右方的像素点，直到整个图像扩展完毕；最后得到人体轮廓二值图像。3.根据权利要求1所述的一种3D骨架建模与手检测方法，其特征在于，所述步骤对人体轮廓进行验证包括如下具体步骤: 在得到人体轮廓二值图像后，用“凸模板”进行验证；如附图3所示，区域I S卩是“凸模板”，我们把“凸模板”放在人脸区域，并用以下公式计算:C=S1/S2式中，SI是区域I的面积，S2是区域2的面积；然后，判断C是否大于预定阈值，是，则认为此处是人脸；否，则认为此处不是人脸。
【专利摘要】本发明涉及一种基于3D骨架建模的检测方法，其特征在于，包括步骤：用深度摄像机拍摄人物视频；在视频中进行人脸检测；提取人体轮廓；对人体轮廓进行验证，判断是否是人体轮廓，是，则进行下一步，否，则返回到人脸检测步骤；进行图像滤波与平滑处理，并使用细化算法提取骨架线；计算人体部位距离，建立概率分布图；识别人体各部位，得到各关节点的坐标；连接各个关节点，形成完整的3D人体骨架；输出3D人体骨架与手的坐标；跟踪人体轮廓，并为下一帧提供信息。本发明的与现有技术相比，本发明的有益效果是？：能快速地检测到人，得到人体骨架线，并且精确定位每个人的关节点，建立3D骨架模型，运算速度快，计算复杂度低，适应各种复杂背景，每帧图像仅需5ms。
【IPC分类】G06T7/20
【公开号】CN105023280
【申请号】CN201510515874
【发明人】赵世凯
【申请人】武汉汇思聚创信息技术有限公司
【公开日】2015年11月4日
【申请日】2015年8月21日