题名
基于混合关节肢体模型的深度人体姿态估计方法
DOI
作者
刘秉瀚1 李振达2 柯逍2
作者单位
1.福州大学数学与计算机科学学院；2.福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
摘要
提出基于关节外观和关节间空间关系的模型与深层神经网络结构(DCNN)相结合的混合模型,解决人体姿态估计问题.首先,对人体构建图像模型以表示人体关节与肢体.然后,根据标注信息将图像分解为以关节为中心的若干图像块,作为训练输入数据.最后,得到一个可以解决多个分类的DCNN网络,用于人体姿态估计.文中方法对人体表示更灵活,有效提升关节点的检测率及正确检测的比率.
关键词
深度学习；深度卷积神经网络；人体姿态估计；图像模型
刊名
人工智能研究
ISSN
3078-9753
年、卷(期)
20195
所属期刊栏目
工程技术
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