一種三維人體姿態估計方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及計算機視覺研究技術領域，更具體的說是涉及一種三維人體姿態估計方法和裝置。
【背景技術】
[0002]通過圖像分析人體的姿態是計算機視覺研究的重要問題。人體姿態估計被廣泛應用于人機交互、電影特效以及智能監控系統等諸多領域。
[0003]目前，基于結構光攝像頭采集的圖像來進行三維人體姿態估計的應用日益廣泛。為了實現基于結構光攝像頭采集的圖像進行三維人體姿態估計，需要將結構光投影到人體表面產生不同的模式的光斑。雖然該種方式可以完成三維人體姿態估計，但是該種方式需要人體正面面對攝像頭的鏡頭，且人體距離攝像頭的距離小于4m，從而對攝取的圖像要求較高，增加了三維人體姿態估計的難度。
【發明內容】
[0004]有鑒于此，本發明提供一種三維人體姿態估計方法和裝置，以降低三維人體姿態估計中能夠對圖像采集裝置攝取圖像的要求，降低三維人體姿態估計的難度。
[0005]為實現上述目的，本發明提供如下技術方案:一種三維人體姿態估計方法，包括:
[0006]獲得人體不同角度的多幅人體圖像，所述多幅人體圖像為通過預置的多個采集不同方位圖像的圖像采集裝置從多個不同角度攝取的所述人體的多幅圖像；
[0007]對所述多幅人體圖像中每幅人體圖像分別進行二維人體姿態估計，確定每幅所述人體圖像中的所述人體的目標二維人體姿態；
[0008]依據預先構建的二維人體姿態與三維人體姿態的映射庫，確定所述目標二維人體姿態對應的目標三維人體姿態，以分別從所述多幅人體圖像中恢復出所述人體在所述多個不同角度的多個目標三維人體姿態；
[0009]將所述人體在所述多個不同角度的目標三維人體姿態組合為一個三維人體，構建出所述人體的三維姿態。
[0010]優選的，所述依據預先構建的二維人體姿態與三維人體姿態的映射庫中，確定所述目標二維人體姿態對應的目標三維人體姿態，包括:
[0011]從預先構建的二維人體姿態與三維人體姿態的映射庫中，匹配出與所述目標二維人體姿態相匹配的參照二維人體姿態；
[0012]將所述映射庫中與所述參照二維人體姿態對應的參照三維人體姿態確定為所述目標二維人體姿態對應的目標三維人體姿態，得到分別從所述多幅人體圖像中恢復出的所述人體在所述多個不同角度的多個目標三維人體姿態。
[0013]優選的，構建所述二維人體姿態與三維人體姿態的映射庫包括:
[0014]獲取三維人體運動骨架的數據值，建立三維人體運動數據庫；
[0015]將所述三維人體運動數據庫中的所述三維人體運動骨架上的各點投影到二維平面上，得到所述三維人體運動骨架上各點投影到二維平面上數據值；
[0016]根據所述三維人體運動數據庫中三維人體運動骨架的數據值以及所述三維人體運動骨架上各點投影到二維平面上的數據值，構建出包含有不同三維人體運動姿態與二維人體姿態的對應關系的映射庫。
[0017]優選的，所述根據所述三維人體運動數據庫中三維人體運動骨架的數據值以及所述三維人體運動骨架上各點投影到二維平面上的數據值，構建出包含有不同三維人體運動姿態與二維人體姿態的對應關系的映射庫，包括:
[0018]基于流形學習算法對所述三維人體運動骨架的數據值與所述三維人體運動骨架上在二維平面上投影的數據值組成的數據對進行降維處理；
[0019]利用降維后的所述數據對，構建出包含有不同三維人體運動姿態與二維人體姿態的對應關系的映射庫。
[0020]優選的，所述將所述人體在所述多個不同角度的目標三維人體姿態組合為一個三維人體，包括:
[0021]根據人體骨架的剛體約束和/或人體運動行為約束，將所述人體在所述多個不同角度的目標三維人體姿態組合為一個三維人體。
[0022]另一方面，本發明還提供了一種三維人體姿態估計裝置，包括:
[0023]圖像獲取單元，用于獲得人體不同角度的多幅人體圖像，所述多幅人體圖像為通過預置的多個采集不同方位圖像的圖像采集裝置從多個不同角度攝取的所述人體的多幅圖像；
[0024]二維估計單元，用于對所述多幅人體圖像中每幅人體圖像分別進行二維人體姿態估計，確定每幅所述人體圖像中的所述人體的目標二維人體姿態；
[0025]三維估計單元，用于依據預先構建的二維人體姿態與三維人體姿態的映射庫，確定所述目標二維人體姿態對應的目標三維人體姿態，以分別從所述多幅人體圖像中恢復出所述人體在所述多個不同角度的多個目標三維人體姿態；
[0026]姿態構建單元，用于將所述人體在所述多個不同角度的目標三維人體姿態組合為一個三維人體，構建出所述人體的三維姿態。
[0027]優選的,所述三維估計單元,包括:
[0028]二維匹配子單元，用于從預先構建的二維人體姿態與三維人體姿態的映射庫中，匹配出與所述目標二維人體姿態相匹配的參照二維人體姿態；
[0029]三維估計子單元，用于將所述映射庫中與所述參照二維人體姿態對應的參照三維人體姿態確定為所述目標二維人體姿態對應的目標三維人體姿態，得到分別從所述多幅人體圖像中恢復出的所述人體在所述多個不同角度的多個目標三維人體姿態。
[0030]優選的，所述裝置還包括:
[0031]數據獲取單元，用于在所述圖像獲取單元獲取所述多幅人體圖像之前，獲取三維人體運動骨架的數據值，建立三維人體運動數據庫；
[0032]投影單元，用于將所述三維人體運動數據庫中的所述三維人體運動骨架上的各點投影到二維平面上，得到所述三維人體運動骨架上各點投影到二維平面上數據值；
[0033]映射構建單元，用于根據所述三維人體運動數據庫中三維人體運動骨架的數據值以及所述三維人體運動骨架上各點投影到二維平面上的數據值，構建出包含有不同三維人體運動姿態與二維人體姿態的對應關系的映射庫。
[0034]優選的,所述映射構建單元,包括:
[0035]數據降維單元，用于基于流形學習算法對所述三維人體運動骨架的數據值與所述三維人體運動骨架上在二維平面上投影的數據值組成的數據對進行降維處理；
[0036]映射構建子單元，用于利用降維后的所述數據對，構建出包含有不同三維人體運動姿態與二維人體姿態的對應關系的映射庫。
[0037]優選的，所述姿態構建單元，包括:
[0038]姿態構建子單元，用于根據人體骨架的剛體約束和/或人體運動行為約束，將所述人體在所述多個不同角度的目標三維人體姿態組合為一個三維人體。
[0039]經由上述的技術方案可知，對通過預置的多個采集不同方位圖像的圖像采集裝置從多個不同角度攝取的該人體的多幅人體圖像進行二維人體姿態估計，得到每幅人體圖像中包含的該人體的目標二維人體姿態，然后根據預先構建的二維人體姿態與三維人體姿態的映射庫，可以分別確定出從每幅人體圖像中恢復出的目標二維人體姿態所對應的目標三維人體姿態，將得到多個目標三維人體姿態組合成一個三維人體，從而可以構建出人體的三維姿態。通過該方法可以進行三維人體姿態估計無需攝取人體的正面圖像，對三維人體姿態估計所需的人體圖像的要求較低，從而降低了三維人體姿態估計的難度。
【附圖說明】
[0040]為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據提供的附圖獲得其他的附圖。
[0041]圖1示出了本發明一種三維人體姿態估計方法一個實施例的流程示意圖；
[0042]圖2示出了本發明一種三維人體姿態估計方法另一個實施例的流程示意圖；
[0043]圖3示出了本發明構建二維人體姿態與三維人體姿態的映射庫的一種實現方式的流程示意圖；
[0044]圖4示出了本發明一種三維人體姿態估計裝置一個實施例的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0045]下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0046]本發明實施例公開了一種三維人體姿態估計方法和裝置，以降低三維人體姿態估計中對圖像采集裝置攝取圖像的要求，從而降低三維人體姿態估計的難度。
[0047]參見圖1，其示出了本發明一種三維人體姿態估計方法一個實施例的流程示意圖，本實施例的方法可以應用于任意具備圖像分析能力的電子設備，本實施例的方法可以包括:
[0048]101，獲得人體不同角度的多幅人體圖像。
[0049]其中，該多幅人體圖像為通過預置的多個采集不同方位圖像的圖像采集裝置從