基于深度学习的人体姿态估计方法综述

摘要：

基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络,直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息.主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序,并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面,对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍,从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素,包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系,甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息.最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述,清晰地呈现出该领域的发展脉络.

关键词：人体姿态估计、深度学习、关节点坐标、人体模型、检测回归

所属期刊栏目：55

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共21页

页码：22-42