基于混合部件模型的姿態(tài)估計方法研究.pdf

1、人體姿態(tài)估計是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中一個比較熱門的研究問題。在本課題中,我們主要討論靜態(tài)圖像中的人體姿態(tài)估計問題。我們在混合部件模型的基礎(chǔ)上做出一些擴(kuò)展,提出了一種更合理、更有效的姿態(tài)估計模型,從而提高對姿態(tài)估計的精度。這種方法的核心思想就是通過提高樹形模型中葉子部件的定位精度來提高整個模型的檢測精度——這也是被很多文獻(xiàn)所忽略的一個問題。在本文中,我們利用模型檢測得到的局部和非局部上下文信息來實現(xiàn)這個目的。具體來說,我們利用局部上下文信息來減

2、少和消除部件檢測中的噪聲響應(yīng),利用非局部的上下文信息來提高葉子部件的檢測精度。更重要的是,我們保留了部件模型的基本樹形結(jié)構(gòu),從而使得我們的模型仍然能夠利用樹形模型的高效求解方法求解。
　　除此之外,我們還對姿態(tài)估計的應(yīng)用做了簡單探討。我們結(jié)合上述的姿態(tài)估計模型提出了一種新的靜態(tài)圖像中人體動作的識別方法。與其他方法不同的是,我們直接使用姿態(tài)估計所得到的形狀向量作為動作識別的依據(jù)。我們通過姿態(tài)估計模型得到靜態(tài)圖像中的人體的一個姿態(tài)向量