【摘 要】
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已有的三维人体姿态估计方法侧重于通过单帧图像来估计人体的三维姿态,忽略了视频中前后帧之间的相关性,因此,通过挖掘视频在时间维度上的信息可以进一步提高三维人体姿态估
【机 构】
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北京科技大学自动化学院; 北京市工业波谱成像工程技术研究中心; 中国科学院自动化研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61973029);中央高校基本科研业务费专项资金(FRF-BD-17-002A)~~
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已有的三维人体姿态估计方法侧重于通过单帧图像来估计人体的三维姿态,忽略了视频中前后帧之间的相关性,因此,通过挖掘视频在时间维度上的信息可以进一步提高三维人体姿态估计的准确率。基于此,设计了一种可以充分提取视频时序信息的卷积神经网络结构,在获得高精度的同时也具有消耗计算资源小的优点,仅仅使用二维关节点的坐标为输入即可恢复完整的三维人体姿态。然后提出了一种新的损失函数利用相邻帧间人体姿态的连续性,来改进视频序列中三维姿态估计的平滑性,同时也解决了因缺少帧间信息而导致准确率下降的问题。通过在公开数据集Human3. 6M上进行测试,实验结果表明本文方法相比目前的基准三维姿态估计算法的平均测试误差降低了1. 2 mm,对于视频序列的三维人体姿态估计有着较高的准确率。
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