模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2019, Vol. 32 Issue (2): 97-107    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201902001
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基于混合关节肢体模型的深度人体姿态估计方法
刘秉瀚1, 2, 李振达1, 2, 柯逍1, 2
1.福州大学 数学与计算机科学学院 福州 350116;
2.福州大学 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州 350116
Deep Human Pose Estimation Method Based on Mixture Articulated Limb Model
LIU Binghan1, 2, LI Zhenda1, 2, KE Xiao1, 2
1.College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350116;
2.Fujian Provincial Key Laboratory of Networking Computing and Intelligent Information Processing, Fuzhou University, Fuzhou 350116

全文: PDF (1407 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
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.
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作者相关文章
刘秉瀚
李振达
柯逍
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    
Abstract:A flexible mixture model is proposed to solve the problems of human pose estimation. The model is composed of joint appearance and inner-joint relationship models, and it is trained through a deep convolutional neural network (DCNN). Firstly, a graphical model is constructed to represent joints and limbs of human body. Secondly, images are decomposed into several image blocks centered on the joints and used as training input data. Finally, a multiple classification DCNN network is obtained to perform human pose estimation.The proposed method is more flexible for human body representation, and the detection rate of joint points and the correct detection rate are effectively improved.
Key wordsDeep Learning    Deep Convolutional Neural Network    Human Pose Estimation    Graphical Model   
收稿日期: 2018-07-03     
ZTFLH: TP 391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61502105,61672159)、福建省科技引导性项目(No.2017H0015)、福建省高校产学合作项目(No.2017H6008)资助
作者简介: 刘秉瀚,硕士,教授,主要研究方向为智能视频处理与分析.E-mail:lbh@fzu.edu.cn. 李振达,硕士研究生,主要研究方向为计算机视觉.E-mail:877468204@qq.com. 柯 逍(通讯作者),博士,副教授,主要研究方向为计算机视觉、模式识别.E-mail:kex@fzu.edu.cn.
引用本文:   
刘秉瀚, 李振达, 柯逍. 基于混合关节肢体模型的深度人体姿态估计方法[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(2): 97-107. LIU Binghan, LI Zhenda, KE Xiao. Deep Human Pose Estimation Method Based on Mixture Articulated Limb Model. , 2019, 32(2): 97-107.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201902001      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2019/V32/I2/97
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