ARGP-Pose:基于关键点间关系分析与分组预测的3D人体姿态估计
ARGP-Pose:3D human pose estimate based on analysis of relationship between joint points and group prediction
1. 江南大学 人工智能与计算机学院, 江苏 无锡 214122
2. 萨里大学 计算机系, 吉尔福德 英国 GU2 7XH
摘要
尽管3D人体姿态估计已经相对成功，但现存方法在复杂场景下的性能依然差强人意。为了提高在无约束场景下3D人体姿态估计的准确性以及鲁棒性，提出了ARGP-Pose，一种基于探索关键点间关系的单目视频3D人体姿态估计框架。该框架包含一种关键点信息预处理方式以及3D姿态估计网络结构。关键点预处理能够强化结构特征，抽取出关键点之间联系信息，并作为网络输入。3D姿态估计网络能够融合各个关键点的局部信息以及整体姿态的全局信息。此外，利用自注意力模块来提取有效时序信息，以进一步提高预测准确度。而对于复杂姿态，采用了分组预测的方式将复杂动作的预测分解为各个点的预测，从而使网络对复杂姿态的估计能力有了明显的提高。在Human3.6M和HumanEva-I这两个著名数据集上的实验结果证明了所提出的方法的优越性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61876072)
江苏省“六大人才高峰项目”(XYDXX-012)
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX20_0776)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.11.0618
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2178-2182,2202
文章编号: 1001-3695(2022)07-042-2178-05
发布历史
[2022-01-18] 优先出版
[2022-07-05] 印刷出版
引用本文
黄程远, 宋晓宁, 冯振华. ARGP-Pose:基于关键点间关系分析与分组预测的3D人体姿态估计 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (7): 2178-2182,2202. (Huang Chengyuan, Song Xiaoning, Feng Zhenhua. ARGP-Pose:3D human pose estimate based on analysis of relationship between joint points and group prediction [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (7): 2178-2182,2202. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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