一种基于多模态信息的三维人体姿态估计方法.pdf
明钰****甜甜
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一种基于多模态信息的三维人体姿态估计方法.pdf
本发明公开了一种基于多模态信息的三维人体姿态估计方法。该方法设计模拟了人体穿着衣物时的人体与衣物间的受力情况,并记录了这一数据。此外设计了一种适应压力传感器数据的人体姿态视觉真值获取方法,人在穿戴上压力数据获取设备的情况下在本发明设计的视频数据获取系统下做动作,通过视频获得人体三维姿态真值。最后将压力数据和人体三维姿态真值进行多模态对齐生成一个多模态数据集输入到本发明设计的三维人体姿态估计网络中训练模型。该方法有很长远的应用前景,使用人体与衣物间的压力数据进行人体姿态估计具有很好的发展潜力。
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基于多模态信息融合的人体姿态检测与实现基于多模态信息融合的人体姿态检测与实现摘要人体姿态检测是计算机视觉领域的一个重要问题,在许多应用中具有很大的潜力。传统的人体姿态检测方法通常只利用单一的视觉信息进行检测,这在一些复杂场景下表现不佳。为了提高人体姿态检测的准确性和鲁棒性,本文提出一种基于多模态信息融合的人体姿态检测方法。具体地,我们采用了深度学习算法,通过融合来自RGB图像、红外图像和深度图像等多种模态的信息,实现了对人体姿态的精确检测和实时跟踪。实验证明,本文所提出的方法相比于传统的单一模态检测方法,
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本发明涉及一种基于人体拓扑感知网络的三维人体姿态估计方法及系统。本方法利用人体拓扑的分层次结构和运动约束,充分捕捉信息密度稀疏的人体关节点数据中的先验信息,有效缓解了人体末端关节点估计精度不足的问题。本方法构建了一种多层次特征提取聚合框架,可以由细粒度到粗粒度依次提取关节点层次、肢体层次、全身层次的特征信息;构建了同一肢体内关节点间的运动约束关系,利用父节点辅助高误差的末端关节点的预测。本发明充分利用人体拓扑中高度结构化的先验信息,无需引入额外的数据,便可在控制模型参数量的情况下获得更丰富的人体姿态表征学
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,目录PartOnePartTwo人体姿态估计的定义人体姿态估计的应用场景人体姿态估计的研究意义当前研究面临的挑战PartThree视频人体姿态估计的原理基于深度学习的视频人体姿态估计方法基于三维模型的视频人体姿态估计方法视频人体姿态估计的性能评估PartFour数据标注问题及解决方案模型泛化能力问题及解决方案实时性处理问题及解决方案视角和遮挡问题及解决方案PartFive算法优化方向数据集建设方向应用拓展方向技术发展趋势THANKS