【摘 要】
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三维人体姿态估计旨在估计人体关节点的空间三维位置,是计算机视觉领域的热门研究课题。从单目图像中回归人体三维姿态面临许多挑战,尤其在罕见姿态和出现遮挡等情况时。为了解决这些问题,本文基于两阶段研究方案实现三维人体姿态估计,分别探究了从单帧图像和多帧图像序列中预测三维坐标的算法。本文的主要研究内容如下:（1）针对单帧图像,提出了一种基于分裂重组的三维人体姿态估计算法（SR-FCN）,通过三维姿态估计网
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三维人体姿态估计旨在估计人体关节点的空间三维位置,是计算机视觉领域的热门研究课题。从单目图像中回归人体三维姿态面临许多挑战,尤其在罕见姿态和出现遮挡等情况时。为了解决这些问题,本文基于两阶段研究方案实现三维人体姿态估计,分别探究了从单帧图像和多帧图像序列中预测三维坐标的算法。本文的主要研究内容如下:（1）针对单帧图像,提出了一种基于分裂重组的三维人体姿态估计算法（SR-FCN）,通过三维姿态估计网络结构的改进、损失函数的设计,提升了罕见姿态的预测性能。算法首先基于关节之间的关联程度对关节进行分组,通过单独的网络分支学习每个分组的特征,并将全局语义信息编码进每个分组特征,最后送入全连接残差网络,将高维特征映射为三维坐标。考虑到人体结构的对称性,本文对网络施加了骨骼对称损失。本文在Human3.6M数据集上进行了训练和测试,以真实二维姿态标签作为输入时,SR-FCN模型的MPJPE值为32.6mm,展现了良好的预测性能。（2）针对多帧图像,提出了一种基于分裂重组和视觉Transformer的三维人体姿态估计算法（SR-ViT）,通过SR-FCN与视觉Transformer的结合,实现了从连续多帧图像中估计中心帧的三维姿态,有效解决了关节遮挡问题。算法首先将二维坐标送入三维特征提取器获得每帧的三维特征,与位置嵌入信息进行特征融合之后,通过Transformer编码器建模所有帧之间的全局关联性。通过全局和局部两个方面对自注意力机制的改进,降低了三维姿态估计误差。本文在Human3.6M数据集上进行了测试,以真实二维姿态标签作为输入时,SR-ViT模型的MPJPE值为26.7mm,表明了SR-ViT算法具有良好的三维姿态预测能力。（3）设计了一个三维人体姿态估计演示验证系统,支持相机、本地视频文件和二维坐标文件三种输入形式,实现三维姿态估计任务,完成了演示验证系统的界面设计和功能设计,并进行了测试,达到了预期的效果。
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