公开(公告)号：CN111428586B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202010158977.1

申请日：2020-03-09

Applicant: 同济大学

Inventor： 卫志华 ,  崔啸萱 ,  赵才荣 ,  臧笛

IPC: G06V40/20 ,  G06V40/10 ,  G06V20/64 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合与样本增强的三维人体姿态估计方法，涉及三维人体姿态估计与性能优化方法。首先，采用基于候选区域的全卷积网络，对图片中人体进行身体部位分类与像素点三维坐标回归；其次，采用辅助网络样本增强，对没有初始标注的样本位置进行信号补充；最后，将模型与现有效果良好的2D姿态识别模型进行特征融合，从全局姿态的角度与局部回归坐标发挥优势互补性。本发明通过特征融合技术构造基于多任务并行的人体姿态估计架构，为二维和三维姿态识别的优势互补提供有效的理论和方法；通过模拟半监督学习的方式，建立基于数据增强的辅助网络，为提升姿态识别模型泛化能力提供新的思路。

公开(公告)号：CN111428586A

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN202010158977.1

申请日：2020-03-09

Applicant: 同济大学

Inventor： 卫志华 ,  崔啸萱 ,  赵才荣 ,  臧笛

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合与样本增强的三维人体姿态估计方法，涉及三维人体姿态估计与性能优化方法。首先，采用基于候选区域的全卷积网络，对图片中人体进行身体部位分类与像素点三维坐标回归；其次，采用辅助网络样本增强，对没有初始标注的样本位置进行信号补充；最后，将模型与现有效果良好的2D姿态识别模型进行特征融合，从全局姿态的角度与局部回归坐标发挥优势互补性。本发明通过特征融合技术构造基于多任务并行的人体姿态估计架构，为二维和三维姿态识别的优势互补提供有效的理论和方法；通过模拟半监督学习的方式，建立基于数据增强的辅助网络，为提升姿态识别模型泛化能力提供新的思路。