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基于三维扫描的人体骨架提取
摘要：
人体骨架的提取是计算机视觉领域中的一个重要问题。在许多应用场景中，如人机交互、动作识别、姿态估计等领域，人体骨架的准确提取对最终的结果至关重要。在本文中，我们介绍了基于三维扫描的人体骨架提取方法。我们的方法基于卷积神经网络和多个先验知识，旨在提高骨架的准确性和稳定性。我们通过大量实验证明了我们的方法的有效性和可行性。
关键词：骨架提取；三维扫描；卷积神经网络；先验知识；姿态估计
1.介绍
人体骨架的提取是计算机视觉领域中的一个重要问题，它在许多应用场景中都有着广泛的应用。例如，在人机交互中，通过识别人的手势和姿态，可以实现手势控制和姿态估计等功能。在动作识别中，通过提取人体骨架的运动轨迹，可以判断人体的动作类型。在医疗领域中，通过提取人体骨架，可以实现骨折检测和姿态矫正等功能。
传统的骨架提取方法主要基于手工设计的特征和机器学习算法。这些方法的缺点是对于不同的数据集和应用场景，需要重新设计特征和调整参数，从而导致准确性和稳定性不足。近年来，深度学习技术的发展使得基于卷积神经网络的骨架提取方法受到了广泛的关注。
在本文中，我们提出了一种基于三维扫描的人体骨架提取方法。我们的方法包含以下两个关键步骤：（1）预处理三维扫描数据，将数据转换为网络可以处理的数据格式；（2）基于卷积神经网络和多个先验知识，实现骨架的准确提取。通过大量实验证明了我们的方法的有效性和可行性。
2.相关工作
在人体骨架的提取领域，有许多传统的方法。其中，基于深度传感器的方法在骨架提取中表现出色。Eteletal.提出了一种基于深度传感器的骨架提取方法[1]，该方法通过手动选择特征点并运用基于树形匹配的方法形成骨架。Yamaguchietal.提出的一种基于深度学习的骨架提取方法[2]，该方法先利用卷积神经网络提取特征，再通过回归模型得出骨架结果。但是这些方法都需要结合手动选择的特征点，存在较大的不稳定性和考虑不全面性的问题。
基于三维扫描的骨架提取方法最新的技术进展主要是利用卷积神经网络技术进行人体骨架的实时识别。例如，vonMarcard等人提出了一种基于卷积神经网络的骨架提取方法[3]，该方法可以在RGB数据集上准确地预测肢体的三维坐标。Ren等人[4]提出了一种基于光场深度相机的技术，同样采用卷积神经网络的技术对人体骨骼进行实时的跟踪。这些方法证明了基于卷积神经网络的三维骨架提取方法的可行性和有效性。
3.方法
我们的方法主要包含以下两个关键步骤：
3.1.数据预处理
在本方法中，我们使用深度相机进行三维扫描。三维扫描数据的大小通常很大，需要进行预处理。我们使用保留最大值和最小值的方法来处理三维扫描数据。具体来说，首先我们缩放了扫描的深度值，使其全部在0到1之间。然后我们只保留在深度值中前15%和后85%的数值，并将剩余的值都转换为最大或最小值。这个处理过程可以有效的滤除扫描数据中的噪声和杂乱数据。
另外，我们将深度图像同时进行了水平反转和旋转。这是因为扫描数据的方向可能不同。对于一些应用场景，例如运动捕捉和衣着仿真，扫描数据的方向可能是相反的。为了确保我们的模型不受到方向不同的干扰，我们将扫描数据进行水平反转和旋转。
3.2.卷积神经网络
我们的模型基于卷积神经网络（CNNs）进行人体骨架的提取。我们设计了一个霍尔金卷积神经网络（HourglassCNN）[5]，能够识别并提取人体骨架。我们为网络添加了多个注意力子模块（AttentionModule），以进一步提高骨架的准确性和稳定性。
注意力子模块的作用是针对每个卷积特征图，计算该特征图中的重要区域。我们使用轻量级的卷积层实现了这些注意力子模块。经过实验证明，加入注意力子模块的效果很好。我们采用了均方误差（MSE）作为损失函数，并使用Adam优化器进行训练。
4.实验结果
我们在两个公共数据集（Human3.6M和MPIIHumanPose）上进行了实验。我们的方法在实验中取得了良好的表现，与其他基于深度传感器和基于卷积神经网络的方法相比，我们的方法在平均准确率（meanaverageprecision,MAP）和准确度（accuracy）等方面都表现出色。
我们还进行了一些实验，以验证我们的方法在不同场景下的鲁棒性。实验结果表明，我们的方法对于场景的改变和图像背景的干扰都有着较强的抗干扰能力。
5.结论
本文提出了一种基于三维扫描的人体骨架提取方法，该方法通过卷积神经网络和多个先验知识，提高了骨架的准确性和稳定性。我们在两个公共数据集上进行实验，并获得了良好的实验结果。实验结果表明，我们的方法在多种不同场景下都具有鲁棒性。我们相信，本文提出的骨架提取方法对于提高许多应用场景的效果都将具有重要的意义。
参考文献：
[1]EtelS,KendiAT,UluyolD.