[發明專利]一種面向2D圖像的人體3D姿態估計方法

在審

• 申請號: 202010021822.3
• 申請日: 2020-01-09
• 公開（公告）號: CN111353381A
• 公開（公告）日: 2020-06-30
• 發明（設計）人: 劉龍;楊樂
• 申請（專利權）人: 西安理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/73
• 代理公司: 西安弘理專利事務所 61214
• 代理人: 張皎

1.一種面向2D圖像的人體3D姿態估計方法，其特征在于，具體按照以下步驟實施：

步驟1、對2D圖像依次進行卷積、歸一化、激活操作，輸出圖像

步驟2、對圖像依次進行卷積、歸一化、激活操作，輸出圖像

步驟3、將圖像輸入子網一進行處理，輸出特征圖C₁、C₂；

步驟4、將特征圖C₁、C₂輸入子網二進行處理，輸出特征圖D₁、D₂、D₃；

步驟5、將特征圖特征圖D₁、D₂、D₃輸入子網三進行處理，輸出特征圖E₁、E₂、E₃；

步驟6、對特征圖E₁、E₂、E₃進行處理，得到矩陣P，即為估計的姿態。

2.如權利要求1所述的面向2D圖像的人體3D姿態估計方法，其特征在于，所述步驟1具體按照以下步驟實施：

步驟1.1、對2D圖像同時進行如下操作：

(1)采用3×3的卷積核進行卷積操作，通道數為(1-a_in-b_in)×64，得到高頻特征圖A₁＝[128,128,(1-a_in-b_in)×64]；其中，a_in為低頻通道數系數；b_in為中頻通道數系數；

(2)進行1/2倍的下采樣，通道數為b_in×64，得到中頻特征圖A₂＝[64,64,b_in×64]；

(3)進行1/4倍的下采樣，通道數為a_in×64，得到低頻特征圖A₃＝[32,32,a_in×64]；

步驟1.2、對步驟1.1輸出的每張圖像進行如下操作：

首先，計算圖像像素的平均值μ₁；然后，計算圖像像素的方差σ₁；再對圖像像素進行歸一化處理，得到最后，采用線性整流函數對每個像素進行激活，得到