基于深度学习的二维人体姿态估计综述

人体姿态估计是计算机视觉领域的一个基础且具有挑战的任务,人体姿态估计对于描述人体姿态、描述人体行为等至关重要,是行为识别、行为检测等计算机视觉任务的基础.近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的人体姿态估计算法展现出了极其优异的效果.从单人人体姿态估计、自顶向下的多人人体姿态估计和自底向上的多人人体姿态估计这3种主流的人体姿态估计方式,介绍近年来基于深度学习的二维人体姿态估计算法的发展,并讨论目前二维人体姿态估计所面临的困难和挑战.最后,对人体姿态估计未来的发展做出展望.     

基于深度学习的二维人体姿态估计算法综述

二维人体姿态估计作为人体动作识别的基础,随着深度学习和神经网络的流行已经成为备受学者关注的研究热点.与传统方法相比,深度学习能够得到更深层图像特征,对数据的表达更准确,因此已成为研究的主流方向.本文主要介绍了二维人体姿态估计算法,首先根据检测人数分为单人姿态估计与多人姿态估计两类,其次对单人姿态估计分为基于坐标回归与基于热图检测的方法;对多人姿态估计可分为自顶向下(top-down)和自底向上(bottom-up)的方法.最后介绍了姿态估计常用数据集以及评价指标对部分多人姿态估计算法的性能指标进行了对比,并对人体姿态估计研究所面临的问题与发展趋势进行了阐述.     

深度学习的二维人体姿态估计综述

近年来人体姿态估计作为计算机视觉领域的热点,在视频监控、人机交互、智慧校园等领域具有广泛的应用前景.随着神经网络的快速发展,采用深度学习方法进行二维人体姿态估计,相较于传统需要人工设定特征的方法,更能充分地提取图像信息,获取更具有鲁棒性的特征,因此基于深度学习的方法已成为二维人体姿态估计算法研究的主流方向.然而,深度学...     

深度学习方法在二维人体姿态估计的研究进展

人体姿态估计的任务是对图像或视频中的人体关键点进行定位和检测,其一直是计算机视觉领域的热点研究方向之一,也是计算机理解人类行为动作的关键一步。近年来,图像和视频中的二维人体姿态关键点预测在许多领域有着广泛的应用,二维人体姿态估计利用深度学习强大的图像特征提取能力,提升了其鲁棒性、准确性并缩短了处理时间,而且表现效果远超传统方法。根据二维人体姿态研究对象数量的不同,可将其分为单人以及多人姿态估计方法。针对单人姿态估计,根据提取到的关键点表示的不同,可采用基于直接预测人体坐标点的坐标回归方法,以及预测人体关键点高斯分布的基于热图的检测方法;针对多人姿态估计,可采用的方法分为解决多人到单人过程的自顶向下方法,以及直接处理多人关键点的自底向上方法。根据现有的人体姿态估计方法对其进行总结,说明网络结构的内部机制及执行过程,并对常用的数据集、评价指标进行分析,最后阐述当前面临的问题及未来发展趋势。     

深度学习的三维人体姿态估计综述

三维人体姿态估计的目的是预测出人体关节点的三维坐标位置和角度等信息,构建人体表示（如人体骨骼）,以便进一步分析人体姿态。随着深度学习方法的不断推进,越来越多的基于深度学习的高性能三维人体姿态估计方法被提出。然而由于图片的人体遮挡、训练规模需求较大等原因,三维人体姿态估计仍然存在挑战。该研究目的是通过对近年来的多篇研究论文进行回顾,分析和比较这些方法的推理过程和核心要素,从不同输入的角度入手,全面阐述近年来基于深度学习的三维人体姿态估计方法。此外,还介绍了相关数据集和评价指标,在Human3.6M、Campus和Shelf数据集上对部分模型进行实验数据比对,分析对比实验结果。最后,根据本次调查的结果,讨论目前三维人体姿态估计所面临的困难和挑战,对三维人体姿态估计的未来发展进行了探讨。     

基于可变形卷积的多人人体姿态估计

目前针对人体姿态估计的深度神经网络都是在特征图的固定位置上进行采样,无法对人体姿态的几何变换进行建模,当人体实例在尺寸、姿势、拍摄角度等方面发生变化后,网络泛化能力较差.因此,文中提出基于可变形卷积的多人人体姿态估计方法.利用可变形卷积对目标几何变换建模能力较强的特性,设计特征提取模块,可在人体关键点几何变化的条件下保证检测的准确性.为了进一步提高网络性能,利用预训练残差网络.模型的预测值与二维高斯模型生成的真值用于计算损失,并迭代训练模型,能在拍摄视角、附着物及人物尺度变化等复杂条件下有效检测人体关键点.实验表明,文中模型可有效提升人体关键点检测的准确性.     

二维人体姿态估计研究进展

人体姿态估计一直是计算机视觉领域的研究热点,随着人体姿态估计方法的性能和精度不断提升,目前可以广泛应用于人机交互、智能监控和人体活动分析等领域。人体姿态估计属于强应用相关的研究领域,现有研究成果均不同程度地涉及方法、模型和应用层面,亟待对其进行系统性归纳和总结。文中综述了大量二维人体姿态估计的研究成果,以供研究人员参考。具体包括:单人和多人姿态估计方法,基于ResNet,Hourglass和HRNet的姿态估计模型,以及姿态估计在人机交互和智能监控领域的应用。文中提出的关于移动设备中的人体姿态估计、拥挤场景下的人体姿态估计和装备人群的姿态估计等研究问题和研究思路,是现有研究的良好补充,为研究人员提供了广阔的研究空间。     

深度学习二维人体姿态估计方法综述

人体姿态估计是计算机视觉中的一项重要任务。传统的姿态估计方法存在难以实现复杂场景下分离目标和背景、易受人为设定先验信息影响、效率过低等问题。随着人工智能技术的发展,深度学习技术日趋成熟,基于深度学习的人体姿态估计方法的精确率和速度等性能均优于传统的人体姿态估计方法。近年来,作为三维人体姿态估计的基础,二维人体姿态估计模型在解决拥挤和遮挡方面取得了长足进步,但大多数网络模型采用的是层数过多的卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）模型,对网络速度产生了很大影响。基于部署在边缘侧的实际应用需求,二维人体姿态估计网络的轻量化成为研究热点,且具有潜在的创新应用价值。根据基于深度学习的二维人体姿态估计模型的发展历程和优化趋势,可将其分为单人姿态估计、多人姿态估计以及轻量级人体姿态估计3类。本文对各类人体姿态估计采用的不同卷积神经网络模型进行总结,对各类神经网络模型的特点进行分析,对各类估计方法的性能进行比较。虽然深度卷积神经网络（deep convolutional neural network, DCNN）模型的结构设计越来越多元化,但是各类深度学习网络模型在处理人体姿态估计任务时,仍具有一定的局限性。本文对二维人体姿态估计模型采用的技术方法及其存在的问题进行深入讨论,并给出了未来可能的研究方向。     

基于混合关节肢体模型的深度人体姿态估计方法

提出基于关节外观和关节间空间关系的模型与深层神经网络结构(DCNN)相结合的混合模型,解决人体姿态估计问题.首先,对人体构建图像模型以表示人体关节与肢体.然后,根据标注信息将图像分解为以关节为中心的若干图像块,作为训练输入数据.最后,得到一个可以解决多个分类的DCNN网络,用于人体姿态估计.文中方法对人体表示更灵活,有效提升关节点的检测率及正确检测的比率.     

基于卷积神经网络的2D人体姿态估计综述

随着深度学习的快速发展,2D人体姿态估计作为其他计算机视觉任务的研究基础,其检测速度和精度对后续应用落地具有实际意义。对近年来基于卷积神经网络的2D人体姿态估计的方法进行梳理介绍,将现有方法分为人体检测关节点回归融合算法和人体关节点检测聚类算法,同时对当前的主流数据集及其评价准则进行总结,最后对2D人体姿态估计当前所面临的困难以及未来的发展趋势做以阐述,为姿态估计相关研究提供一些参考。     

基于深度学习的文本分类技术研究进展

随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析,介绍卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等方法在文本分类中的应用和发展,分析多种典型分类方法的特点和性能,从准确率和运行时间方面对基础网络结构进行比较,表明深度神经网络较传统机器学习方法在用于文本分类时更具优势,其中卷积神经网络具有优秀的分类性能和泛化能力。在此基础上,指出当前深度文本分类模型存在的不足,并对未来的研究方向进行展望。     

基于深度学习的SIFT图像检索算法

深度学习作为一个新的机器学习方向,被应用到计算机视觉领域上成效显著.为了解决分布式的尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform,SIFT）算法效率低和图像特征提取粗糙问题,提出一种基于深度学习的SIFT图像检索算法.算法思想：在Spark平台上,利用深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）模型进行SIFT特征抽取,再利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对图像库进行无监督聚类,然后再利用自适应的图像特征度量来对检索结果进行重排序,以改善用户体验.在Corel图像集上的实验结果显示,与传统SIFT算法相比,基于深度学习的SIFT图像检索算法的查准率和查全率大约提升了30个百分点,检索效率得到了提高,检索结果图像排序也得到了优化.     

深度学习算法研究进展

深度学习是人工智能领域的研究热点,利用深度学习支持人工智能的研究工作已经是必然趋势,在图像、语音、文本等领域已经展现出性能优势。对深度学习相关文献进行了分析研究,介绍了深度学习的概念和方法框架,综述了当前深度学习模型及其应用情况,分析了深度学习需要突破的瓶颈,指出了深度学习未来的研究方向。     

基于深度学习的脸部年龄预测算法

为提高脸部年龄预测的准确性,在深度学习的基础上提出一种可有效预测脸部年龄的算法.通过对人脸图像进行预处理,获取左眼、右眼、鼻子和嘴巴四个部分的局部图像,利用迁移TensorFlow深度学习库中的Inception V4模型,提取脸部图像四个部分的多尺度局部特征,并将提取的局部特征使用串联方式相连接以得到融合特征,再将不...     

基于深度学习算法的卫星影像变化监测

遥感影像的变化检测是遥感应用研究的热点之一,在城市变化、环境监测、土地利用以及基础地理数据库更新等领域中有着广泛的应用.变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析和确定地表变化的特征和过程,具体工作是对同一地区不同时相的两幅或多幅图像进行分析,检测出其中的变化部分与未变化部分.本文提出了基于堆栈降噪自动编码器网络的变化检测方法,将应用于SAR (Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达)卫星图像变化检测的深度学习算法改进,使之适用于高分光学卫星图像,然后在孪生网络的结构上进行改进,提出了基于分支卷积神经网络的变化检测方法,最后设计算法去除了阴影干扰和噪声等伪变化,并在高分二号卫星中宁夏地区的实际生产数据影像上进行了测试,取得了不错的效果.     

基于深度学习的垃圾分类方法综述

垃圾分类是保护生态环境、促进经济发展的有效措施,利用深度学习进行垃圾分类已成为当前学术界和工业界的研究热点。传统垃圾分类主要由人工进行分拣和分类,存在劳动强度大、分选效率低、工作环境差等缺点,急需智能化、自动化的分类方法来替代。近年来研究人员已经开始初步探索利用深度学习技术进行垃圾分类并提出一些有效的方法。从方法、数据集和研究方向等方面分析深度学习垃圾分类方法的研究现状,介绍不同深度学习模型在垃圾分类中的应用和发展,研究基于ResNet方法、基于DenseNet方法、基于单阶段目标检测方法和基于卷积神经网络与迁移学习相结合方法等多种典型方法的性能和特点并对比其优缺点,对现有的垃圾分类公开数据集进行概述与总结。在此基础上,分析深度学习在垃圾分类领域面临的挑战,并对其发展趋势及未来的研究方向进行展望。     

基于深度学习的管道纱线及其颜色检测

为了保证自动换筒系统中的纱线自动打结机能够正常运行, 需要对管道吸取的纱线进行检测. 纱线纤细、种类繁多且颜色各异, 传感器方法难以胜任, 使用图像处理的方式较为合适. 但是对于纱线检测问题传统的图像处理方法复杂且检测准确率低, 难以解决纱线种类多、尺寸不一以及颜色多等问题, 故本文提出了一种基于Inception v...