公开(公告)号：CN112712019B

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202011597190.1

申请日：2020-12-28

Applicant: 湖南大学

Inventor： 肖德贵 ,  伍梦斌

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/64 ,  G06V10/774 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提供一种基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法。所述基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法，包括以下步骤：S1：获取Human3.6M数据集的原始视频数据，将原始视频数据拆分为图片帧，提取每帧图片中的人体姿态数据，形成人体骨骼点二维和三维姿态数据；S2：将二维姿态定义为图其中v是K个节点的集合，ε是边；S3：基于图卷积网络，构建全局上下文‑语义图卷积网络模型，作为三维人体姿态估计模型f*。本发明提供的基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法具有能实现二维人体姿态到三维人体姿态的映射，且能提高三维人体姿态回归的性能、减少网络参数使用的优点。

公开(公告)号：CN112712019A

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202011597190.1

申请日：2020-12-28

Applicant: 湖南大学

Inventor： 肖德贵 ,  伍梦斌

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提供一种基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法。所述基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法，包括以下步骤：S1：获取Human3.6M数据集的原始视频数据，将原始视频数据拆分为图片帧，提取每帧图片中的人体姿态数据，形成人体骨骼点二维和三维姿态数据；S2：将二维姿态定义为图其中v是K个节点的集合，ε是边；S3：基于图卷积网络，构建全局上下文‑语义图卷积网络模型，作为三维人体姿态估计模型f*。本发明提供的基于图卷积网络的三维人体姿态估计方法具有能实现二维人体姿态到三维人体姿态的映射，且能提高三维人体姿态回归的性能、减少网络参数使用的优点。