基于姿态机和卷积神经网络的手的关键点估计

• 作者: 张风雷
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 姿态机 卷积神经网络 手的关键点估计 人体姿态估计
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 工程实践
• 页码范围: 242-246
• 页数: 5页
• 分类号: TN183
• 字数: 3548字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.01.046

摘要

姿态机(Pose Machine)是一种成熟的2D人体姿态估计方法,其具有强大的对人体关键点间复杂的上下文关联的表示力(representation power).卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域中,其具有出色的图像特征提取能力.基于姿态机和卷积神经网络,提出了一种的手的关键点估计方法.该方法将姿态机应用于手的关键点估计问题,且用卷积神经网络来实现姿态机的各个组件.测试表明,该方法具有与目前先进的手的关键点估计方法相当的预测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张风雷		1	0	0.0	0.0