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基于全连接神经网络的三维人体姿态估计
被引量：
10
1
作者
孟琭
高恒上
+1 位作者
张含光
刘阳
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期165-177,共13页
人体姿态估计是计算机视觉领域的重要分支,在实践中有广泛应用,例如:智能交通、安防监控、影视娱乐、司法分析等。现有的三维人体姿态估计算法大多来源于二维人体姿态估计算法的扩展,其识别结果是以三维关节点、线的形式来体现,无法展...
人体姿态估计是计算机视觉领域的重要分支,在实践中有广泛应用,例如:智能交通、安防监控、影视娱乐、司法分析等。现有的三维人体姿态估计算法大多来源于二维人体姿态估计算法的扩展,其识别结果是以三维关节点、线的形式来体现,无法展示更多的人体细节信息,且表达形式比较抽象,难于理解。为解决这个问题,本文引入了参数化人体模型(SMPL),该模型可以实体化的展示三维人体姿态。本文通过二维图像预测人体的三维姿态,该过程分为3个阶段,首先从多角度二维图像中预测人体关节点的二维坐标,然后基于全连接神经网络实现二维关节点到SMPL模型参数的映射,最后根据这些参数构建三维SMPL模型,以展示三维人体姿态。实验表明,本文通过从图像中提取二维关节点坐标,并以此为全连接神经网络的输入,可以快速、准确的估计出人体三维姿态。相比从二维图像直接估计三维人体姿态的方法,本文的模型降低了训练参数,简化了网络结构,加快了模型训练的速度,节约了训练成本。
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关键词
三维人体姿态估计
全连接神经网络
沙漏型网络
smpl网格模型
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职称材料
题名
基于全连接神经网络的三维人体姿态估计
被引量：
10
1
作者
孟琭
高恒上
张含光
刘阳
机构
东北大学信息科学与工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期165-177,共13页
基金
国家重点研发计划课题(2018YFB2003203)
国家自然科学基金(62073061)
教育部基本科研业务项目(N2004020)资助
文摘
人体姿态估计是计算机视觉领域的重要分支,在实践中有广泛应用,例如:智能交通、安防监控、影视娱乐、司法分析等。现有的三维人体姿态估计算法大多来源于二维人体姿态估计算法的扩展,其识别结果是以三维关节点、线的形式来体现,无法展示更多的人体细节信息,且表达形式比较抽象,难于理解。为解决这个问题,本文引入了参数化人体模型(SMPL),该模型可以实体化的展示三维人体姿态。本文通过二维图像预测人体的三维姿态,该过程分为3个阶段,首先从多角度二维图像中预测人体关节点的二维坐标,然后基于全连接神经网络实现二维关节点到SMPL模型参数的映射,最后根据这些参数构建三维SMPL模型,以展示三维人体姿态。实验表明,本文通过从图像中提取二维关节点坐标,并以此为全连接神经网络的输入,可以快速、准确的估计出人体三维姿态。相比从二维图像直接估计三维人体姿态的方法,本文的模型降低了训练参数,简化了网络结构,加快了模型训练的速度,节约了训练成本。
关键词
三维人体姿态估计
全连接神经网络
沙漏型网络
smpl网格模型
Keywords
three-dimensional human pose estimation
full-connected neural network
hourglass network
smpl
grid model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于全连接神经网络的三维人体姿态估计
孟琭
高恒上
张含光
刘阳
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
10
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