用于动作识别的人体骨架压缩方法、装置以及设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111191520A(43)申请公布日2020.05.22(21)申请号201911260885.8(22)申请日2019.12.10(71)申请人北京大学地址100871北京市海淀区颐和园路5号(72)发明人蒋婷婷李晟黄铁军田永鸿(74)专利代理机构北京辰权知识产权代理有限公司11619代理人刘广达(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图2页(54)发明名称用于动作识别的人体骨架压缩方法、装置以及设备(57)摘要本发明公开了一种用于动作识别的人体骨架压缩方法，包括：获取待识别的人体骨架数据，其中所述人体骨架数据是由时间和关节构成的矩阵；计算所述人体骨架数据中每个关节的运动得分，并按照所述运动得分从高到低的顺序对所述人体骨架数据中的每个关节进行排序，按照顺序选择预设数目的关节作为保留关节；根据所述保留关节对所述人体骨架数据进行压缩，得到压缩数据；根据所述压缩数据对人体动作进行识别。通过上述方法，可以将骨架数据流压缩到较小的带宽，同时保持动作识别的精度尽可能高。CN111191520ACN111191520A权利要求书1/2页1.一种用于动作识别的人体骨架压缩方法，其特征在于，包括：获取待识别的人体骨架数据，其中所述人体骨架数据是由时间和关节构成的矩阵；计算所述人体骨架数据中每个关节的运动得分，并按照所述运动得分从高到低的顺序对所述人体骨架数据中的每个关节进行排序，按照顺序选择预设数目的关节作为保留关节；根据所述保留关节对所述人体骨架数据进行压缩，得到压缩数据；根据所述压缩数据对人体动作进行识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别的人体骨架数据，包括：将从预先构造的人体骨架行为识别数据集中读取到的每个样本的关节点位置，以及每个关节对应的时间和ID号作为所述人体骨架数据，其中，以所述人体骨架行为识别数据集中的每个待识别的人作为一个样本。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述人体骨架数据中每个关节的运动得分，包括：计算所述人体骨架数据的运动流，根据所述运动流计算每个关节的运动得分。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算所述人体骨架数据的运动流，包括：所述运动流包括所述人体骨架数据中的每个关节的骨架运动，计算所述人体骨架数据中的每个关节的骨架运动，根据所述每个关节的骨架运动，得到所述人体骨架数据的运动流。其中，所述每个关节的骨架运动的计算公式为：T×C×JX＝{X1,X2,...,Xt,...,XT}∈R其中，Mt是所述人体骨架数据中第t个关节的骨架运动，Xt是时间步长为t时的人体骨架数据，是时间t处第j个关节的坐标值，J是关节数，X是完整的骨架序列，T是骨架序列中帧的数量，C是坐标空间的维数，RT×C×J是与T、C、J相关的三维张量；其中，所述运动流的计算公式为：M＝{M1,M2,...,MT-1}其中，M是所述人体骨架数据的骨架序列的运动流。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述运动流计算每个关节的运动得分，包括：根据公式计算每个关节的运动得分，所述公式如下所示：其中，Sj是人体骨架数据中第j个关节的运动得分，Mt,c,j表示在时间t处，第j个关节在第c维坐标空间的骨架运动。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述压缩数据对人体动作进行识2CN111191520A权利要求书2/2页别，包括：对所述压缩数据进行恢复，得到恢复数据；将所述恢复数据输入到预先训练的动作识别模型中进行分析，得到动作识别结果。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述压缩数据进行恢复，得到恢复数据，包括：将所述保留关节放置在压缩之前的原始位置，得到第一恢复数据；将剩余的关节用零进行填充，得到第二恢复数据；将所述第一恢复数据和所述第二恢复数据作为所述恢复数据。8.一种用于动作识别的人体骨架压缩装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待识别的人体骨架数据，其中所述人体骨架数据是由时间和关节构成的矩阵；计算模块，用于计算所述人体骨架数据中每个关节的运动得分，并按照所述运动得分从高到低的顺序对所述人体骨架数据中的每个关节进行排序，按照顺序选择预设数目的关节作为保留关节；压缩模块，用于根据所述保留关节对所述人体骨架数据进行压缩，得到压缩数据；识别模块，用于根据所述压缩数据对人体动作进行识别。9.一种用于动作识别的人体骨架压缩设备，其特征在于，所述设备包括权利要求8所述的用于动作识别的人体骨架压缩装置。10.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现如权利要求1至7任一项所述的一种用于动作识别的人体骨架压缩