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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114170675A(43)申请公布日2022.03.11(21)申请号202111326022.3G06V10/762(2022.01)(22)申请日2021.11.10(71)申请人沈阳工程学院地址110136辽宁省沈阳市沈北新区蒲昌路18号(72)发明人代钦王黎明王洪江单中元刘芳(74)专利代理机构沈阳铭扬联创知识产权代理事务所(普通合伙)21241代理人屈芳(51)Int.Cl.G06V40/20(2022.01)G06K9/62(2022.01)G06T7/11(2017.01)G06T7/194(2017.01)权利要求书3页说明书8页附图3页(54)发明名称一种基于MRF超像素标记的人体姿态估计方法(57)摘要本发明属于图像识别领域,为一种基于MRF超像素标记的人体姿态估计方法,将目标图像分割为若干特征相似的超像素图像块,采用超像素MRF模型对超像素图像块的部位标记;以一个超像素为步长完成整幅图像的遍历,将超像素中心作为姿态估计算法中矩形部位检测器的匹配中心,构建以超像素中心点为中心的矩形区域集合,获得目标图像的部位搜索空间;计算K个部位检测器与部位搜索空间内所有矩形的部位匹配分数。根据部位形变模型计算相邻部位的距离分数;将所有部位的部位匹配分数与距离分数相加得到总体姿态估计得分,选择总分最高的姿态作为各个部位的识别结果。解决姿态估计算法部位搜索效率低、易受背景和其他人体部位干扰的问题。CN114170675ACN114170675A权利要求书1/3页1.一种基于MRF超像素标记的人体姿态估计方法,其特征在于,该方法包括:将目标图像分割为若干特征相似的超像素图像块,采用超像素MRF模型对超像素图像块的部位标记;以一个超像素为步长完成整幅图像的遍历,将超像素中心作为姿态估计算法中矩形部位检测器的匹配中心,构建以超像素中心点为中心的矩形区域集合,获得目标图像的部位搜索空间;计算K个部位检测器与部位搜索空间内所有矩形的部位匹配分数,其中K为超像素个数。根据部位形变模型计算相邻部位的距离分数;将所有部位的部位匹配分数与距离分数相加得到总体姿态估计得分,选择总分最高的姿态作为各个部位的识别结果。2.按照权利要求1所述的方法,其特征在于,采用超像素MRF模型对超像素图像块的部位标记包括:设图像I={V,E},V(I)={S1,S2,…,SN},Si为超像素图像块,E(I)={(Si,Sj)|Si与Sj为相邻区域},每一超像素图像块与若干超像素图像块相邻,构建一个邻域系统;将一幅图像分割为由N个超像素图像块构成的集合,给出该集合中的第i个超像素图像块Si的标记空间中的一个标记值ci,若任意Si的标记值ci仅仅与它相邻图像块Si的标记值ci有关,而和其它非相邻图像块的标号值无关,则将该图像块集中标记值的集合作为马尔可夫随机场;将MRF后验概率的最大化问题转换为能量函数的最大化问题,采用下式表示:转换为:将条件概率P(S|C)和先验概率P(C)分别使用超像素特征函数和关系函数表示,得到:其中,α(Si,ci)表示超像素特征函数,wi表示Si图像块的特征权重参数,通过训练获得,β(Si,Sj,ci,cj)表示Si与Sj关系的超像素关系函数,wij表示Si与Sj的关系权重参数,通过训练获得。完成得分函数Score(I,S,C)的最大化,获得最优超像素部位标记C。3.按照权利要求2所述的方法,其特征在于,采用超像素82维特征描述超像素特征函数α(Si,ci),包括颜色、纹理和形状特征。4.按照权利要求2所述的方法,其特征在于,超像素关系函数β(Si,Sj,ci,cj)包括:颜色相似度的表示方法为:2CN114170675A权利要求书2/3页k其中,分别使用Si,Sj两个超像素的颜色直方图Yi,的交集衡量颜色相似度sc(Si,Sj);梯度相似度由两个超像素块的HOG直方图交集表示:其中,梯度相似度st(Si,Sj)通过HOG直方图的交集表示;尺度由两个超像素在图像中的比例表示:其中,ss(Si,Sj)为超像素的尺度信息,size(Si)、size(Sj)、size(I)分别表示超像素块Si、Sj和整幅图像的像素个数;超像素的形状相似度由两个超像素的外接矩形框与其差值表示:其中,sf(Si,Sj)为形状兼容性,size(BBij)为超像素Si和Sj的共同外接矩形像素个数;通过颜色、梯度、尺度以及形状特征相似度之和表示两个超像素的距离:d(Si,Sj)=α·sc(Si,Sj)+β·st(Si,Sj)+γ·ss(Si,Sj)+δ·sf(Si,Sj)其中,α、β、γ和δ分别表示四类特征相似度的调整参数;为了获得最大化的优化结果,超像素关系计算表示为:5.按照权利要求1所