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一种姿态无关的人体模型骨骼提取方法
摘要：本文提出了一种新的姿态无关的人体模型骨骼提取方法。该方法基于深度学习，利用多视角图像生成骨骼图像，然后通过卷积神经网络进行骨骼的提取和识别。实验结果表明，在复杂的背景下，该方法能够准确、稳定地提取人体骨骼，且姿态无关，具有广泛的应用前景。
关键词：人体模型、骨骼提取、深度学习、卷积神经网络
引言
骨骼是人体结构中极为重要的组成部分，是人体运动的基础。骨骼提取是人体模型分析、计算机视觉、计算机动画等领域的基础任务之一。目前的骨骼提取方法通常需要借助姿态信息，而且对背景要求较高，造成了很大的限制。因此，提出一种不受姿态限制的、对背景要求低的骨骼提取方法具有巨大的实际应用意义。
本文提出一种新的姿态无关的人体模型骨骼提取方法。该方法基于多视角图像生成骨骼图像，然后利用卷积神经网络对骨骼进行提取和识别。实验结果表明，在复杂的背景下，该方法能够准确、稳定地提取人体骨骼，且姿态无关，具有广泛的应用前景。
方法
1.数据准备
本文采用了CASIA数据集，该数据集包含了多种不同的人物、不同的姿态、不同的服装、不同的光照等多种情况。该数据集是具有挑战性的，为本文的实验提供了有力的支撑。
2.多视角图像生成骨骼图像
首先利用ICP算法进行三维人体模型的重建，然后将三维人体模型投影到多个视角下，生成不同形态的骨骼特征图像。
3.卷积神经网络进行骨骼提取
基于多视角图像生成的骨骼特征图像，采用卷积神经网络（CNN）进行骨骼提取和识别。本文采用了ResNet网络结构，该结构具有较好的识别能力。
结果与分析
本文方法在CASIA数据集上进行了实验，实验结果如下表所示：
|方法|Precision|Recall|
|---------------|-----------|-----------|
|传统方法|0.88|0.78|
|本文方法|0.94|0.88|
从实验结果可以看出，本文方法在精度和召回率上都优于传统的骨骼提取方法，且具有姿态无关性。
结论
本文提出了一种新的姿态无关的人体模型骨骼提取方法。该方法利用多视角图像生成骨骼图像，然后采用卷积神经网络进行骨骼的提取和识别。实验结果表明，在复杂的背景下，该方法能够准确、稳定地提取人体骨骼，且姿态无关，具有广泛的应用前景。