利用稀疏编码结合深度学习的人体姿态估计

• 作者: 赵康
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏编码 部位估计 像素分类 深度学习 人体姿态
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 61-65,69
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.09.012

摘要

针对部分遮挡及模糊场景中的人体动作图像姿态估计精确不高的问题,提出了一种基于稀疏编码和深度学习的人体姿态估计方法.首先,对动作图像进行稀疏编码,用较少的已知基函数重构测试样本.然后,在训练算法中利用空间关系独立地分类像素,进一步通过像素分类将图像分割为部分区域,将前景区域分割加入到人体部位估计中.最后,利用空间关系训练分类器实现人体部位估计的实时处理.在CDC4 CV数据集上的验证结果表明,提出的方法能够有效提取出高分类性能,在许多情况中精度超过了85％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵康		13	22	2.0	4.0