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。
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.pdf
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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一种基于事件点云的人体姿态估计方法,包括以下步骤:1)从事件相机中获取原始事件流;2)将事件流下采样到固定数量并进行归一化处理;3)构建双分支图特征学习模块(DDGCNN):3.1)构建几何图;3.2)构建特征图;3.3)特征聚合;4)构建Transformer编码模块(TE);5)设计最近邻下采样模块CP;6)对得到的1D点的特征,利用重映射(FRM)模块,映射到2D特征空间中。7)利用2D特征回归出Heatmap,进一步利用极大值响应得到人体姿态。