融合 Transformer 和语义图卷积的三维人体 姿态估计方法

为了进一步提升从单目二维人体姿态预测三维人体姿态的方法性能,提出一种融合 Transformer 和语义图卷积的三 维人体姿态估计模型,模型由4个部分组成,Transformer 编码网络、语义图卷积编码网络、姿态坐标预测模块和姿态坐标错 误回归模块。首先,Transformer编码网络对关节特征进行全局特征编码,以增强人体姿态的全局关联性。其次,语义图卷积 编码网络专注于局部关节特征提取,以加强局部关节特征之间的关联性。接下来,姿态坐标预测模块和姿态坐标错误回归模 块将关节全局和局部编码特征融合,以增强对三维姿态的准确建模能力。通过在 Human3.6M 数据集上进行实验表明,方法 在估计性能方面取得了较好的改进,以真实的二维人体姿态作为输入,在 MPJPE 和 PA-MPJPE 值分别为32.7和25.9 mm, 与实验对照方法相比,性能分别提升了3.82%和1.14%。