一、特征点提取的重要性 特征点,即图像中能够表征特定信息的点,如角点、边缘点、关节点等。在人体行为识别中,特征点的准确提取是后续行为建模与分类的基础。它们能够捕捉人体的姿态、运动轨迹等关键信息,为系统提供丰富的判别依据。 二、传统手工设计特征 1. HOG(方向梯度直方图)HOG特征通过计算图像局部区域的梯度方向...
局部特征提取是收集人体的相对独立的图像块,是一种从下到上的研究思维。一般的做法是先提取视频中的一些时空兴趣点,然后在这些点的周围提取相应的图像块,最后将这些图像块组合成一起来描述一个特定的动作。局部特征的优点是其不依赖而底层的人体分割定位和跟踪,且对噪声和遮挡问题不是很敏感。但是它需要提取足够数量...
在人体行为识别中,利用CNN提取的人体局部或全局特征,能够更准确地描述人体行为。 2.2 姿态估计网络 基于深度学习的姿态估计网络,如OpenPose、DeepPose等,能够实时、准确地检测人体关键点,并估计出人体的姿态。这些网络通过大量数据训练,学会了人体关键点之间的空间关系和时序变化,为人体行为识别提供了丰富的特征信息。 2.3...
采用模糊规则的人体点云特征尺寸识别与提取人体点云特征尺寸识别与提取是计算机视觉领域中的一个重要问题。人体点云是指由大量三维坐标点组成的点云,用来表示人体的外形和姿态。人体点云拥有多种形状和尺寸,因此准确地识别和提取人体点云特征尺寸具有极大的意义,可以用于人体识别、动作识别和重建三维人体模型等应用中。
肢体的识别和划分、关键测量基准点和特征点的识别、特征尺寸提取等方法,得出 了服装应用中的主要人体尺寸如颈围、胸围、腰围、臀围、肩宽、背长、臂根围等 特征尺寸。 关键词:点云数据;特征尺寸;特征点:尺寸提取 EXTRACTINGHUMANBODYFEATURE MEASUREMENTBASED0NPOINTCLOUDDATA ...
采用模糊规则的人体点云特征尺寸识别与提取
末端特征点提取是骨骼提取的基础和重要步骤,本文提出了一种基于人体三维扫描数据的末端特征点自动提取算法.本文以Morse理论为基础,实现了人体模型特征点的自动提取.三维人体扫描模型数据量大,算法对硬件配置要求高,且求解时间长,针对上述问题,本文对末端特征点提取算法的数据结构和代码做了大量的优化,在保证特征点提取准确...
1.一种基于骨骼特征点提取的人体姿势识别方法,其具体实现步骤如下: (1)视频输入: (1a)将摄像头拍摄的视频图像输入计算机,按照视频拍摄顺序逐帧读取视频图像,得到图像信息; (2)预处理: (2a)使用核化相关滤波器KCF追踪算法,从当前帧图像中裁剪包含人体廓形形的矩形图像; (2b)将裁剪后的矩形图像等比例缩放至宽度...
1.本发明属于计算机视觉领域,具体的说是涉及一种基于骨骼关节点识别的人体姿态特征提取方法。 背景技术: 2.动作识别是计算机视觉领域的基本问题之一,在智能监测、运动评估、医疗看护等具有动作识别需求的应用领域具有一定的实用价值。近些年伴随着网络视频数据量的急剧增长,动作识别的重心由原来传统的机器学习方法转向基于图...
本发明提出了一种基于3D关节点坐标的一种人体姿态特征提取方法,在本发明中共提取了两种特征,一种是基于身体部分位置的全局特征(Body Part Location,BPL),另一种是基于局部关节结构的局部特征(Local Joint Structure,LJS),最后的特征为这两种特征融合后形成的特征。实验证明,本发明提取的特征能够有效地描述人体姿态,将...