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一种基于姿态估计的视点无关的人体姿态图像检索方法
人体姿态图像检索是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。它旨在通过对人体姿态图像进行处理和分析，实现对图像内容的了解和相似度比较。目前，大多数方法都依赖于视角和姿态的一致性，因此其检索效果受到视角和姿态变化的影响。为了解决这个问题，本文提出了一种基于姿态估计的视点无关的人体姿态图像检索方法。
首先，我们将图像分为几个部分，包括身体部分和四肢，然后对每个部分进行姿态估计。此处我们采用MTCNN人脸检测器和OpenPose人体关键点检测器，它们是目前较为先进和高效的人物姿态估计工具。通过这些工具，我们可以获取每个部分的姿态向量。这些向量用于表示姿态信息，它们包含部位的位置和朝向等信息，可以被用于检索。
接着，我们将每个部分的特征向量进行汇总，形成一个全局的特征向量表示。这个全局特征向量可以被用于描述整个姿态。对于一张新的姿态图像，其姿态信息向量通过上述方法进行提取，然后使用相似度度量方法与已有的图像库中的特征向量进行比较，得到相似度分值。为了提高检索效果，我们可以使用广义平均池化方法，将每个部位的向量加权组合成一个全局的表示向量。此处我们采用的是max-pooling和mean-pooling的组合方式。这种方式有效地处理了存在各种姿态下的重要身体部分。
最后，我们将提取到的全局姿态特征向量用于基于相似度的图像检索。我们采用的相似度度量方法是余弦相似度和欧几里德距离度量方法。可以通过建立基于特征向量的图像索引库，快速地进行图像搜索和相似度匹配。
我们在Market-1501，DukeMTMC-reID等常用人物姿态图像数据集上进行了实验。实验结果表明，我们的方法可以有效地处理大规模数据集上的姿态变化，有效提升了检索效率和准确度。同时，我们还进行了同类方法比较，证明了该方法的有效性和实用性。
总之，我们提出的基于姿态估计的视点无关的人体姿态图像检索方法，克服了传统方法在未知视角下的限制，具有良好的可扩展性和实用性。