CN105023280A - 一种基于3d骨架建模的检测方法 - Google Patents

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赵世凯
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person

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  • Image Processing (AREA)

Abstract

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。

Description

一种基于3D骨架建模的检测方法
技术领域
     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。
背景技术
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。
发明内容
         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。
        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 ；
   步骤三，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。
 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。
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 1 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，S1 是区域 1 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。
     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。
附图说明
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。
具体实施方式
     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。
     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 ；
     步骤三，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。
      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。
    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 1 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，S1 是区域 1 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。

Claims (3)

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 1 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，S1 是区域 1 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。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106778655A (zh) * 2016-12-27 2017-05-31 华侨大学 一种基于人体骨架的入口尾随进入检测方法
CN107469355A (zh) * 2017-07-31 2017-12-15 广东欧珀移动通信有限公司 游戏人物形象创建方法及装置、终端设备
US10372228B2 (en) 2016-07-20 2019-08-06 Usens, Inc. Method and system for 3D hand skeleton tracking
CN110476186A (zh) * 2017-06-07 2019-11-19 谷歌有限责任公司 高速高保真面部跟踪
CN110812840A (zh) * 2019-10-31 2020-02-21 武汉微派网络科技有限公司 游戏对象的控制方法、装置、可读存储介质及电子设备

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1207498A2 (en) * 2000-11-15 2002-05-22 Sega Corporation Display object generation method in information processing equipment
CN102622591A (zh) * 2012-01-12 2012-08-01 北京理工大学 3d人体姿态捕捉模仿***
CN103559505A (zh) * 2013-11-18 2014-02-05 庄浩洋 一种3d骨架建模与手检测方法
CN103597518A (zh) * 2011-06-06 2014-02-19 微软公司 生成反映玩家外观的化身
CN103679175A (zh) * 2013-12-13 2014-03-26 电子科技大学 一种基于深度摄像机的快速3d骨骼模型检测方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1207498A2 (en) * 2000-11-15 2002-05-22 Sega Corporation Display object generation method in information processing equipment
CN103597518A (zh) * 2011-06-06 2014-02-19 微软公司 生成反映玩家外观的化身
CN102622591A (zh) * 2012-01-12 2012-08-01 北京理工大学 3d人体姿态捕捉模仿***
CN103559505A (zh) * 2013-11-18 2014-02-05 庄浩洋 一种3d骨架建模与手检测方法
CN103679175A (zh) * 2013-12-13 2014-03-26 电子科技大学 一种基于深度摄像机的快速3d骨骼模型检测方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10372228B2 (en) 2016-07-20 2019-08-06 Usens, Inc. Method and system for 3D hand skeleton tracking
CN106778655A (zh) * 2016-12-27 2017-05-31 华侨大学 一种基于人体骨架的入口尾随进入检测方法
CN106778655B (zh) * 2016-12-27 2020-05-05 华侨大学 一种基于人体骨架的入口尾随进入检测方法
CN110476186A (zh) * 2017-06-07 2019-11-19 谷歌有限责任公司 高速高保真面部跟踪
US10824226B2 (en) 2017-06-07 2020-11-03 Google Llc High speed, high-fidelity face tracking
CN107469355A (zh) * 2017-07-31 2017-12-15 广东欧珀移动通信有限公司 游戏人物形象创建方法及装置、终端设备
CN110812840A (zh) * 2019-10-31 2020-02-21 武汉微派网络科技有限公司 游戏对象的控制方法、装置、可读存储介质及电子设备

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