基于中粒度模型的视频人体姿态估计

摘要：

人体姿态估计是计算机视觉领域的一个研究热点,在行为识别、人机交互等领域均有广泛的应用.本文综合粗、细粒度模型的优点,以人体部件轨迹片段为实体构建中粒度时空模型,通过迭代的时域和空域交替解析,完成模型的近似推理,为每一人体部件选择最优的轨迹片段,拼接融合形成最终的人体姿态序列估计.为准备高质量的轨迹片段候选,本文引入全局运动信息将单帧图像中的最优姿态检测结果传播到整个视频形成轨迹,然后将轨迹切割成互相交叠的固定长度的轨迹片段.为解决对称部件易混淆的问题,从概念上将模型中的对称部件合并,在保留对称部件间约束的前提下,消除空域模型中的环路.在三个数据集上的对比实验表明本文方法较其他视频人体姿态估计方法达到了更高的估计精度.

关键词：人体姿态估计、中粒度模型、马尔科夫随机场、隐马尔科夫模型

所属期刊栏目：44

资助基金：国家自然科学基金61375075,9142020013,61273273;河北省高等学校科学技术研究重点项目ZD2017208

在线出版日期：2018-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：646-655