【摘 要】
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基于可形变部位模型方法,在单目静态图像的姿态估计中获得了较好的结果,它通过描述部位表观和部位间关联来表示人体姿态.但由于在人体部位表观特征匹配过程中受到诸多因素,尤
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,沈阳工程学院信息学院,沈阳航空航天大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170185)资助
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基于可形变部位模型方法,在单目静态图像的姿态估计中获得了较好的结果,它通过描述部位表观和部位间关联来表示人体姿态.但由于在人体部位表观特征匹配过程中受到诸多因素,尤其是受到背景的干扰,检测效果不够理想.为了有效地完成部位匹配,提出基于超像素的姿态估计算法,综合考虑了图像的底层特征和中层特征,根据中层特征-超像素位置完成部位的搜索,使用底层特征-梯度直方图完成部位匹配.首先完成了图像的超像素分割,将相似度相近的相邻像素整合为一个图像块;然后以超像素为单位完成人体部位的搜索,降低背景对部位识别的影响;最后根据
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