【摘 要】
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近些年来,随着深度学习与人工智能在国民生产生活中的广泛应用,大量的智能监控设备开始普及。人是监控视频中十分常见的监控对象,但由于监控环境的复杂性,人体在运动的过程中很容易被周围环境物体遮挡,而被遮挡的部分会有大量的有效信息。因此,恢复不可见的人体姿态数据对有关政府部门分析公共场所中的人体行为,保证公共场所安全起着重要作用。本文研究人体姿态补全算法,即给定两端可见的姿态序列来合成中间缺失的序列。针对
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近些年来,随着深度学习与人工智能在国民生产生活中的广泛应用,大量的智能监控设备开始普及。人是监控视频中十分常见的监控对象,但由于监控环境的复杂性,人体在运动的过程中很容易被周围环境物体遮挡,而被遮挡的部分会有大量的有效信息。因此,恢复不可见的人体姿态数据对有关政府部门分析公共场所中的人体行为,保证公共场所安全起着重要作用。本文研究人体姿态补全算法,即给定两端可见的姿态序列来合成中间缺失的序列。针对简单的步态（行走）数据和更为复杂的包含多种动作（例如交谈等）的数据,本文探索并提出了两种人体姿态序列补全方法。（1）Heterogeneous人体姿态序列补全网络模型:该方法探索使用异构的网络架构分别处理给定的前序和后序姿态序列,由基于RNN的前序姿态预测模块,基于1DCNN的后序姿态预测模块,以及基于全连接层的融合网络组成,同时引入Savitzky-Golay平滑层来解决预测第一帧不连续的问题。该方法对步态数据集CASIA具有较好的效果。然而进一步验证发现,它对于更复杂的动作数据集Human3.6M效果较差。于是探索并设计出（2）Bi-Directional注意力机制的人体姿态序列补全网络模型:该方法基于注意力机制对人体的运动进行了建模。在计算注意力时,不仅考虑了前序姿态序列编码后得到的隐藏状态,亦顾及到了后续姿态序列对目标姿态序列造成的影响。此外,为了充分地利用已知信息,对逆序姿态进行同样的基于注意力机制的姿态补全。最后将双向补全结果进行混合产生最后的目标序列结果。本文提出的两个方法以RNN网络为核心,在其之上增加CNN或者注意力机制,以期提高RNN网络在姿态补全上的效果。实验证明,RNN和CNN相结合形成的异构姿态补全网络,相比于仅基于RNN或CNN的网络具有更好的补全效果,在CASIA数据集上（该数据动作类型较为单一,仅包含正常行走动作）产生较好的补全效果。在将RNN与注意力机制相结合后,效果有更大的提升,能处理更为复杂的Human3.6M数据集。
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