【摘 要】
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全面综述了基于深度学习的人体姿态估计方法的研究进展。在比较分析各类单人姿态估计方法的基础上,从自上而下和自下而上两个方法角度总结了多人姿态估计算法。在自上而下方法中,着重介绍了局部区域重叠、关节点混淆、人体非典型部位关节点难以检测等问题的解决方案;在自下而上的方法中,重点关注于聚类方法对关节点检测的贡献。对目前公共数据集上取得优异性能的代表性方法进行了对比和分析。使研究者了解和熟悉该领域已有的研究
【机 构】
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西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048
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全面综述了基于深度学习的人体姿态估计方法的研究进展。在比较分析各类单人姿态估计方法的基础上,从自上而下和自下而上两个方法角度总结了多人姿态估计算法。在自上而下方法中,着重介绍了局部区域重叠、关节点混淆、人体非典型部位关节点难以检测等问题的解决方案;在自下而上的方法中,重点关注于聚类方法对关节点检测的贡献。对目前公共数据集上取得优异性能的代表性方法进行了对比和分析。使研究者了解和熟悉该领域已有的研究成果,拓展研究思路和方法并展望未来可能出现的研究方向。
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