买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：山东新众通信息科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于步态识别的情感辅助分析方法及系统，包括：获取识别对象步态图像序列，并获取序列中每帧识别对象步态图像的角点以及初始响应值。通过构建直角坐标系并获取初始角点以及光流角点，将识别对象步态图像序列划分为多个目标序列段。计算每个初始角点的人体角点表现程度，以确定初始表现角点。然后计算出识别对象步态图像序列的移动误差，进而计算出初始表现角点的调整响应值，根据初始表现角点的调整响应值重新进行角点检测，得到若干个人体角点轨迹序列，从而最终得到人体的情感状态。本发明通过对连续帧的识别对象步态图像中角点进行分析，准确的保留人体角点，从而提高步态识别的准确性。

主权项：1.基于步态识别的情感辅助分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取识别对象步态图像序列；在识别对象步态图像序列中，获取每帧识别对象步态图像的若干个角点以及每个角点的初始响应值；构建每帧识别对象步态灰度图像的直角坐标系；将第一帧识别对象步态图像的角点，记为初始角点；获取每个初始角点在每帧识别对象步态图像中的光流角点；根据每个初始角点在所有识别对象步态图像的每个光流角点在直角坐标系上到原点的距离之间的差异，将识别对象步态图像序列等分为若干个目标序列段；根据每个初始角点在每个目标序列段的同序数值的识别对象步态图像的每个光流角点的链码值以及在直角坐标系上到原点的距离之间的差异，得到每个初始角点的人体角点表现程度；根据每个初始角点的人体角点表现程度，得到若干个初始表现角点；根据初始表现角点的数量和每个初始表现角点在每个目标序列段的每帧识别对象步态图像的光流角点所处边缘线的长度，得到识别对象步态图像序列的移动误差；根据识别对象步态图像序列的移动误差、初始表现角点在每个目标序列段的同序数值的识别对象步态图像的光流角点的位置之间的差异、初始响应值以及人体角点表现程度，得到每个初始表现角点的调整响应值；根据初始表现角点的调整响应值重新进行角点检测，得到若干个人体角点轨迹序列；根据若干个人体角点轨迹序列，使用训练后的神经网络，得到人体的情感状态；所述每帧识别对象步态图像的若干个角点以及每个角点的初始响应值，包括的具体步骤如下：使用Harris角点检测对每帧识别对象步态图像进行运算，得到每帧识别对象步态图像的若干个角点以及每个角点的初始响应值；所述根据每个初始角点在每个目标序列段的同序数值的识别对象步态图像的每个光流角点的链码值以及在直角坐标系上到原点的距离之间的差异，得到每个初始角点的人体角点表现程度对应的具体计算公式为： 其中，表示第个初始角点的人体角点表现程度；表示目标序列段的数量；表示每个目标序列段的识别对象步态图像的数量；表示第个初始角点在第个目标序列段的第帧识别对象步态图像的光流角点在直角坐标系上与原点的距离；表示第个初始角点在第个目标序列段的第帧识别对象步态图像的光流角点在直角坐标系上与原点的距离；表示第个初始角点在第个目标序列段的第帧识别对象步态图像的光流角点的链码值；表示第个初始角点在第个目标序列段的第帧识别对象步态图像的光流角点的链码值；表示绝对值；表示以自然常数为底的指数函数；表示线性归一化函数；所述根据每个初始角点的人体角点表现程度，得到若干个初始表现角点，包括的具体步骤如下：当大于时，则将第个初始角点，记为初始表现角点；其中，为预设的表现程度阈值，为第个初始角点的人体角点表现程度；所述根据初始表现角点的数量和每个初始表现角点在每个目标序列段的每帧识别对象步态图像的光流角点所处边缘线的长度，得到识别对象步态图像序列的移动误差对应的具体计算公式为： 其中，表示识别对象步态图像序列的移动误差；表示初始表现角点的数量；表示目标序列段的数量；表示每个目标序列段的识别对象步态图像的数量；表示第z个初始表现角点在第个目标序列段的第帧识别对象步态图像的光流角点所处边缘线的长度；表示第z个初始表现角点在第个目标序列段的第帧识别对象步态图像的光流角点所处边缘线的长度；所述根据识别对象步态图像序列的移动误差、初始表现角点在每个目标序列段的同序数值的识别对象步态图像的光流角点的位置之间的差异、初始响应值以及人体角点表现程度，得到每个初始表现角点的调整响应值，包括的具体步骤如下：根据识别对象步态图像序列的移动误差、第个初始表现角点以及第个初始表现角点所处边缘线上相邻的初始表现角点在每个目标序列段的中所有帧识别对象步态灰度图像的光流角点在直角坐标系上的坐标构成的曲线之间的差异，得到第个初始表现角点的联动性；根据第个初始表现角点的联动性、人体角点表现程度以及初始响应值，得到第个初始表现角点的调整响应值；所述根据识别对象步态图像序列的移动误差、第个初始表现角点以及第个初始表现角点所处边缘线上相邻的初始表现角点在每个目标序列段的中所有帧识别对象步态灰度图像的光流角点在直角坐标系上的坐标构成的曲线之间的差异，得到第个初始表现角点的联动性对应的具体计算公式为： 其中，表示第个初始表现角点的联动性；表示第个初始表现角点所处边缘线上与第个初始表现角点相邻的初始表现角点的数量；表示目标序列段的数量；表示第个初始表现角点在第个目标序列段的中所有帧识别对象步态灰度图像的光流角点在直角坐标系上的坐标构成的曲线；表示第个初始表现角点所处边缘线上相邻的第个初始表现角点在第个目标序列段的中所有帧识别对象步态灰度图像的光流角点在直角坐标系上的坐标构成的曲线；表示识别对象步态图像序列的移动误差；表示以自然常数为底的指数函数；表示线性归一化函数；表示和的DTW距离值；所述根据第个初始表现角点的联动性、人体角点表现程度以及初始响应值，得到第个初始表现角点的调整响应值，包括的具体步骤如下：将第个初始表现角点的联动性、人体角点表现程度以及初始响应值的乘积，记为第个初始表现角点的调整响应值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东新众通信息科技有限公司 基于步态识别的情感辅助分析方法及系统