【摘 要】
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在计算机视觉领域,人体姿态估计一直备受学术界关注,在行为识别、人机交互、虚拟现实、动画建模、智能视频监控等方面广泛应用。近年来随着深度学习技术的发展,卷积网络开始被应用于人体姿态估计,而基于模板匹配的传统方法逐渐被淘汰。人体姿态估计赋予了机器感知空间中人体状态的能力,对于机器理解人类行为有着重要的意义。然而,在实际场景的部署和应用中仍然存在一些挑战。这些挑战和本文的构思方案大致如下:（1）由于对称
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在计算机视觉领域,人体姿态估计一直备受学术界关注,在行为识别、人机交互、虚拟现实、动画建模、智能视频监控等方面广泛应用。近年来随着深度学习技术的发展,卷积网络开始被应用于人体姿态估计,而基于模板匹配的传统方法逐渐被淘汰。人体姿态估计赋予了机器感知空间中人体状态的能力,对于机器理解人类行为有着重要的意义。然而,在实际场景的部署和应用中仍然存在一些挑战。这些挑战和本文的构思方案大致如下:（1）由于对称关键点的相似性,遮挡、成像角度、衣物等因素容易导致算法对关键点的误识别。由于人体的基本对称性,算法需要预测大量的相似关键点。这些关键点具有易混淆的相似特征。这导致算法对部分关键点的预测出现了误差,使得关节点的预测出现左右关键点混淆、重合的情况。针对这一问题,本文提出了基于高分辨率特征的姿态识别方法。其具备姿态预测和鉴别两部分网络,姿态预测将输入转换为高分辨率的热图,在MPII、COCO两个被广泛认可的数据集中取得优异表现。（2）自顶向下的方案具有更好的精度,然而,在密集人群中,自顶向下的方案产生了与人数等比变化的计算量。这种特性无疑限制了算法的应用场景,并且在资源受限的移动设备上几乎难以部署。针对这一问题,本文提出了基于空间和通道注意力的轻量化模型,通过对结果的可视化和指标的对比分析发现,本文提出的模型在参数量大大降低的情况下仍然具有相当可观性能表现。
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