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摘要:
人体姿态估计是计算机视觉领域的一个研究热点,在行为识别、人机交互等领域均有广泛的应用.本文综合粗、细粒度模型的优点,以人体部件轨迹片段为实体构建中粒度时空模型,通过迭代的时域和空域交替解析,完成模型的近似推理,为每一人体部件选择最优的轨迹片段,拼接融合形成最终的人体姿态序列估计.为准备高质量的轨迹片段候选,本文引入全局运动信息将单帧图像中的最优姿态检测结果传播到整个视频形成轨迹,然后将轨迹切割成互相交叠的固定长度的轨迹片段.为解决对称部件易混淆的问题,从概念上将模型中的对称部件合并,在保留对称部件间约束的前提下,消除空域模型中的环路.在三个数据集上的对比实验表明本文方法较其他视频人体姿态估计方法达到了更高的估计精度.
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文献信息
篇名 基于中粒度模型的视频人体姿态估计
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 人体姿态估计 中粒度模型 马尔科夫随机场 隐马尔科夫模型
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 646-655
页数 10页 分类号
字数 8250字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2018.c160847
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田学东 河北大学网络空间安全与计算机学院 72 356 9.0 15.0
2 史青宣 北京理工大学计算机学院 14 76 6.0 8.0
5 陆耀 北京理工大学计算机学院 5 74 4.0 5.0
15 邸慧军 北京理工大学计算机学院 4 14 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人体姿态估计
中粒度模型
马尔科夫随机场
隐马尔科夫模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导