基于视频帧连贯信息的3维人体姿势优化估计方法

摘要：

针对基于视频的3维人体姿态估计问题,传统方法是先估计出每帧图像中的3维人体姿态,再将估计结果按帧序排列,获得视频中的3维人体姿态.这种方法没有考虑连续帧间人体动作的连贯性,以及人体关节连接的空间一致性,估计结果中常会出现人体的高频抖动及动作的较大偏差.针对该问题,提出一种基于视频帧连贯信息的3维姿态优化估计方法.首先利用2维姿势估计结果优化人体3维关节点坐标,以减少抖动;其次引入前后帧关节点运动的逆向与正向预测,以保持动作连贯性;最后,加入骨骼连接约束,建立可保持人体动作轨迹光滑且优化前后关节连接结构一致的模型,实现对3维人体姿态的精确估计.在公共数据集MPI-INF-3DHP上的测试结果显示,与基准3维姿态估计方法相比,本文方法估计的关节点平均误差降低3.2％.在公共数据集3DPW上的测试结果显示,与未优化情形相比,加速误差降低44％.

关键词：姿态估计、动作重建、视频序列处理、人体行为识别

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;辽宁省自然科学基金联合基金;中央高校基本科研业务专项资金

在线出版日期：2021-02-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：9-16