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人体解析旨在将人体图像分割成多个具有细粒度语义的部件区域,进行形成对人体图像的语义理解.然而,由于人体姿态的复杂性,现有的人体解析算法容易对人体四肢部件形成误判,且对于小目标区域的分割不够精确.针对上述问题,联合人体姿态估计信息,提出了一种人体精确解析的双分支网络模型.该模型首先使用基干网络表征人体图像,将人体姿态估计模型预测到的姿态先验作为基干网络的注意力信息,进而形成人体结构先验驱动的多尺度特征表达,并将提取的特征分别输入至全卷积网络解析分支与检测解析分支.全卷积网络解析分支获得全局分割结果,检测解析分支更关注小尺度目标的检测与分割,融合两个分支的预测信息可以获得更为精确的分割结果.实验结果验证了该算法的有效性,在当前主流的人体解析数据集LIP和ATR上,所提方法的m Io U评测指标分别为52.19%和68.29%,有效提升了解析精度,在人体四肢部件以及小目标部件区域获得了更为准确的分割结果. 相似文献
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目的 人体姿态估计旨在识别和定位不同场景图像中的人体关节点并优化关节点定位精度。针对由于服装款式多样、背景干扰和着装姿态多变导致人体姿态估计精度较低的问题,本文以着装场景下时尚街拍图像为例,提出一种着装场景下双分支网络的人体姿态估计方法。方法 对输入图像进行人体检测,得到着装人体区域并分别输入姿态表示分支和着装部位分割分支。姿态表示分支通过在堆叠沙漏网络基础上增加多尺度损失和特征融合输出关节点得分图,解决服装款式多样以及复杂背景对关节点特征提取干扰问题,并基于姿态聚类定义姿态类别损失函数,解决着装姿态视角多变问题;着装部位分割分支通过连接残差网络的浅层特征与深层特征进行特征融合得到着装部位得分图。然后使用着装部位分割结果约束人体关节点定位,解决服装对关节点遮挡问题。最后通过姿态优化得到最终的人体姿态估计结果。结果 在构建的着装图像数据集上验证了本文方法。实验结果表明,姿态表示分支有效提高了人体关节点定位准确率,着装部位分割分支能有效避免着装场景中人体关节点误定位。在结合着装部位分割优化后,人体姿态估计精度提高至92.5%。结论 本文提出的人体姿态估计方法能够有效提高着装场景下的人体姿态... 相似文献
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王艳 《计算机工程与应用》2014,50(10):27-30
在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择是十分重要的。传统的边缘停止函数依赖于图像高斯平滑后的梯度模,这容易导致模型分割速度慢,无法准确分割被噪声严重污染或背景复杂的图像。结合小波变换,提出一个新的边缘停止函数。实验表明,基于该函数的边缘模型可以有效地解决上述问题,而且可以应用于多目标的选择性分割。 相似文献
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人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个关键问题,可用于行人检测、人体活动分析、人机交互以及视频监控等方面。针对基于树形图形结构模型的人体姿态估计算法中人体部件外观模型容易受到背景干扰的问题,提出了基于先验分割和外观转换的外观模型的人体姿态估计算法以改进人体的外观模型。根据PS模型,使用人体检测器和前景加亮进行预处理,确定人体的大致位置和大小,同时移除背景上的杂斑,基于先验分割和外观转换机制来估计人体部件的外观模型。实验表明在不同的图像数据库中,该算法在使用人体检测器和前景加亮算法减少部件搜索空间的同时,提高了人体姿态估计的准确性。 相似文献
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人体姿态识别是当前自动视频理解技术的研究热点,其难点在于在实际应用中很难同时保障准确度、鲁棒性和实时性.当前基于二维图像的主流算法中,一类为基于高层人体结构的信息,其准确度高,但实时性较差;另一类为基于低层图像信息,算法简单,但其准确度较低.针对该问题,文中提出一种人体姿态建模和识别算法.该算法首先采用高斯混合模型快速提取运动目标和归一化轮廓图像,然后利用人体轮廓参数构建一组12维特征向量,建立人体姿态模型,最后通过分层识别方法实现对人体姿态的认知.该算法可以有效地识别人体姿态,计算复杂度较低,对存在干扰的图像具有较好的识别效果.基于标准视频库的实验结果验证了方法的有效性,与链码标记算法的对比实验验证了方法的优越性. 相似文献
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深度歧义是单帧图像多人3D姿态估计面临的重要挑战,提取图像上下文对缓解深度歧义极具潜力.自顶向下方法大多基于人体检测建模关键点关系,人体包围框粒度粗背景噪声占比较大,极易导致关键点偏移或误匹配,还将影响基于人体尺度因子估计绝对深度的可靠性.自底向上的方法直接检出图像中的人体关键点再逐一恢复3D人体姿态.虽然能够显式获取场景上下文,但在相对深度估计方面处于劣势.提出新的双分支网络,自顶向下分支基于关键点区域提议提取人体上下文,自底向上分支基于三维空间提取场景上下文.提出带噪声抑制的人体上下文提取方法,通过建模“关键点区域提议”描述人体目标,建模姿态关联的动态稀疏关键点关系剔除弱连接减少噪声传播.提出从鸟瞰视角提取场景上下文的方法,通过建模图像深度特征并映射鸟瞰平面获得三维空间人体位置布局;设计人体和场景上下文融合网络预测人体绝对深度.在公开数据集MuPoTS-3D和Human3.6M上的实验结果表明:与同类先进模型相比,所提模型HSC-Pose的相对和绝对3D关键点位置精度至少提高2.2%和0.5%;平均根关键点位置误差至少降低4.2 mm. 相似文献
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快速的人脸轮廓检测及姿态估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于人脸特征区域划分的人脸轮廓检测方法和快速人脸姿态估计方法.该方法根据特征点在人脸的分布情况将人脸划分为9个区域.对于每个选定的区域,首先检测出其初始轮廓线,然后用三次多项式对其进行曲线拟合处理,最后把不同区域的轮廓线连接起来得到完整的人脸轮廓.此外,为了快速、准确地估计出人脸的姿态,本文从人脸的对称性出发,提出了进行人脸姿态估计的面积模型和近似平面模型.实验表明,本文所提出的轮廓检测方法对于复杂背景中具有不同姿态的人脸图像可以得到较满意的检测结果.和其它检测方法相比,本文方法具有模型简单、计算速度快等优点. 相似文献
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在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择是十分重要的。边缘停止函数是一个单调递减的正函数和高斯平滑后的图像梯度模的复合函数。基于这种边缘停止函数的活动轮廓模型存在两个缺点:一是在同质区域演化速度慢;二是图像需要预先进行高斯平滑(滤波),但平滑噪声的同时,也平滑了目标边缘,可能使分割不够准确。提出一个新的不用高斯平滑的边缘停止函数。实验表明,基于这种边缘停止函数的活动轮廓模型能够减少迭代次数与分割时间约50%。 相似文献
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YUAN Da 《计算机辅助绘图.设计与制造(英文版)》2014,(2):1-5
This paper presents a new model for edge extraction of MR images, based on curve evolution and edgeflow techniques. At first the model for curve evolution is constructed, which automatically detect boundaries, and change of topology in terms of the edgeflow fields, and then the numerical approximation of the model is introduced, which is based on semi-implicit scheme to speed up the proposed approach. Finally, the numerical implementation is present and the experimental results show that the proposed model successfully extracts the edge contours, regardless of the heavy noise. 相似文献
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人体解析因其潜在的应用前景,成为计算机视觉领域重要的研究内容之一.虽然Segnet对全局与局部信息有较好的学习,但该网络只是进行简单的下采样和上采样操作,忽略了特征信息之间的交换学习,本文提出一种基于多层次深度特征交换网络(DFEnet)的人体解析方法.DFEnet网络既兼顾不同分辨率下高维特征学习,又可以满足不同分辨率下的特征交换学习.在DFEnet提取完人体语义特征后,空洞沙漏池化会对提取后的特征进行多尺度学习.在LIP数据集上的实验结果表明本文提出的方法具有更好的解析结果,与SS-JPPnet相比提高了1.4%MIoU,超过Segnet近26.51%MIoU. 相似文献
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人体姿态空间的高维性及单目视频深度信息丢失,导致从单目视频恢复人体三维运动姿态非常困难,为此,利用特征跟踪的快速性及模型匹配的鲁棒性,提出一种无标记人体上半身三维运动跟踪方法.该方法利用匹配SIFT特征,并根据长度不变性约束建立优化目标函数,再采用迭代优化算法得到全局运动位姿;其他关节的姿态先根据逆运动学计算初始估计值,并通过模型匹配验证其可信度,当初始姿态估计错误时,则使用局部搜索获得关节姿态.实验结果表明,文中方法可以准确地恢复单目视频中人体上半身三维运动姿态. 相似文献
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基于深度学习的人体姿态估计广泛应用于姿态识别、人机交互等领域. 为了提升人体关键点的检测精度, 很多网络采用运算量、参数量和复杂度不断增加的模型架构, 导致无法直接部署到低算力设备. 为了解决上述问题, 本文提出了一种多路特征注意力融合的轻量型方法. 模型基于HigherHRNet网络进行轻量化设计和训练, 包括: 采用通道拆分和通道混洗, 解决分组卷积后特征层之间存在的信息隔离; 采用线性运算的特征生成方法, 解决不同特征层之间存在的冗余性; 采用融合注意力信息的方法, 缓解因轻量化导致的准确率下降. 在MS COCO数据集上完成了模型的训练、测试、可视化以及消融实验. 实验结果表明本文的轻量化方法在保证直观的检测精度前提下, 能够显著降低人体姿态估计的计算量. 相似文献
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