一种基于关键帧的多特征融合的人体姿态识别方法专利登记公告

专利名称：一种基于关键帧的多特征融合的人体姿态识别方法

摘要：一种基于关键帧的多特征融合的人体姿态识别方法，包括以下步骤：(1)对视频图像提取Hu不变矩特征，计算图像序列的覆盖率，提取覆盖率最高的设定覆盖百分数为候选关键帧，然后计算候选关键帧的失真率，以提取其中最小的失真百分数为关键帧；(2)对关键帧进行前景图像的抽取，得到运动人体的前景图像后；(3)提取关键帧的特征信息，所述特征信息为六星模型、六星角度和离心率；得到多特征融合的图像特征向量；(4)使用一对一的用训练好的分类模型，所述分类模型为基于SVM的姿态分类器，对姿态进行识别。本发明简化计算、稳定性良好、鲁棒

专利类型：发明专利

专利号：CN201210063893.5

专利申请（专利权）人：浙江工业大学

专利发明（设计）人：黄鲜萍;郑莉莉;梁荣华

主权项：一种基于关键帧的多特征融合的人体姿态识别方法，其特征在于：所述人体姿态识别方法包括以下步骤：(1)对视频图像提取Hu不变矩特征，计算图像序列的覆盖率，提取覆盖率最高的设定覆盖百分数为候选关键帧，然后计算候选关键帧的失真率，以提取其中最小的失真百分数为关键帧；(2)对关键帧进行前景图像的抽取，得到运动人体的前景图像后；(3)提取关键帧的特征信息，所述特征信息为六星模型、六星角度和离心率；得到多特征融合的图像特征向量；(4)使用一对一的训练好的分类模型，所述分类模型为基于SVM的姿态分类器，对姿态进行识别。

专利地区：浙江