基于跨阶段深度网络的人体姿态分析

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在计算机视觉中,基于图像的人体姿态估计是一项重要而又具有挑战性的任务。它是指在给定图像中对目标人物的关节点位置进行定位,基于图像的人体姿态估计是一些计算机视觉高级任务的基础,如人类行为识别、图像检索等。然而由于人体肢体的关节复杂度、遮挡以及混杂背景等情况的影响,准确定位关节点位置仍然具有挑战性。在现有的人体姿态估计方法的研究基础上,引入一种跨阶段的结构来定位图像中目标人物的关节点,提升了定位的准确度,并设计有效的基于可信关节点置信度推理的方法来对检测结果较差的人体关节点进行改进的后处理技术。本文的主要工作如下:(1)阐述了人体姿态估计的基本流程,按照非深度和深度模型介绍了几个经典的人体姿态估计模型并分析了它们各自的优缺点,为论文工作的开展奠定了理论基础。(2)设计了一种跨阶段结构的人体姿态估计模型,该模型通过第一阶段网络提取初始特征,并采用多阶段网络模型描述不同尺度下特征对关节点定位的作用。同时,利用跨阶段方式将该初始特征与各尺度特征串联,设计了一种多尺度关节点定位的联合损失,缩短了输出端定位误差到各尺度定位误差的计算路径,实现有效的人体关节点初始特征学习。(3)针对人体姿态估计模型难以对遮挡姿态进行有效处理的问题,本文设计了一种基于可信关节点的置信度推理过程的模型。将姿态估计模型输出的各关节点置信度图进行关节点可见性判断,将其分为两组可信的与不可信的关节点,留取可信的关节点置信度图,并根据人体任意两个关节点之间的高斯条件分布,对遮挡导致的不可信关节点进行置信度推理以实现对遮挡姿态的有效处理,提升了本文模型在遮挡情况下的鲁棒性。
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