公开(公告)号：CN109376663A

公开(公告)日：2019-02-22

申请号：CN201811268507.X

申请日：2018-10-29

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 丁鹏程 ,  成思源

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种人体姿态识别方法，包括：对预设数量的人体图像进行人体骨架特征提取处理，得到训练集数据；采用所述训练集数据进行神经网络训练，得到姿态识别模型；根据获取的测试集数据对所述姿态识别模型进行测试调整处理，得到最优姿态识别模型；根据所述最优姿态识别模型对待识别人体图像进行识别，得到识别结果。通过将骨架特征作为特征数据，降低了特征数据量，并且采用神经网络进行识别，提高了人体姿态估计的效率。本申请还公开了一种人体姿态识别系统、服务器以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。

公开(公告)号：CN109344803A

公开(公告)日：2019-02-15

申请号：CN201811268495.0

申请日：2018-10-29

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 丁鹏程 ,  成思源

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46

Abstract: 本申请公开了一种姿态特征提取方法，包括：对多帧人体图像进行骨架关节点坐标提取，得到每帧人体图像对应的关节点坐标组；对每个关节点坐标组进行向量计算和关节角计算，得到对应的特征向量组和对应的关节角组；根据每帧人体图像的时间间隔分别对相邻的关节角组进行角加速度计算，得到多个关节角加速度组；根据所有关节点坐标组进行偏置计算；则将所有特征向量组、所有关节角组、所有关节角加速度组以及偏置值以矩阵的形式进行输出，得到骨架姿态特征表征矩阵。通过对向量和关节角的提取，以及计算出关节角加速度，降低了特征数据的数据量。本申请还公开了一种人体骨架特征提取装置、装置以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。