基于人體圖模型的姿勢(shì)估計(jì)技術(shù)研究.pdf

1、人體姿勢(shì)估計(jì)廣泛應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控、人機(jī)交互等領(lǐng)域，是目標(biāo)分類和行為理解的基礎(chǔ)，同時(shí)也是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的重要課題之一。但是由于復(fù)雜多變的背景、姿勢(shì)和著裝的變化，使人體姿勢(shì)估計(jì)成為一個(gè)比較困難的問題。本文從定位人體、降低姿勢(shì)空間、以及檢測(cè)人體模塊三個(gè)方面對(duì)人體姿勢(shì)估計(jì)算法進(jìn)行了研究，其主要研究內(nèi)容如下：
　　 1)針對(duì)人體姿勢(shì)估計(jì)容易受背景影響，提出通過對(duì)圖像做預(yù)處理，減少圖像中部分背景影響，利用基于可變形模塊的檢測(cè)器檢測(cè)出人

2、體的大概位置，并結(jié)合人臉檢測(cè)器優(yōu)化檢測(cè)效果，為使檢測(cè)框能適應(yīng)后續(xù)的姿勢(shì)估計(jì)，提出根據(jù)人體比例調(diào)整檢測(cè)框的大小，使其在減少背景影響的同時(shí)，不丟失前景中人物的信息。實(shí)驗(yàn)表明，這樣的預(yù)處理對(duì)于包含多人的圖像和人在圖像中所占比例較小時(shí)，對(duì)后續(xù)的姿勢(shì)估計(jì)幫助更大。
　　 2)針對(duì)現(xiàn)有姿勢(shì)估計(jì)方法的搜索空間過于龐大，造成推理過程慢，準(zhǔn)確度低。因此，我們提出將人體檢測(cè)所獲取的檢測(cè)框作為GrabCut的輸入，分割圖像中的前／背景，去除檢測(cè)框中的

3、背景，將搜索空間限制在由GrabCut確定的前景區(qū)域：然后結(jié)合邊緣模板和區(qū)域模板做推理，得出最后的姿勢(shì)估計(jì)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種方法使姿勢(shì)的搜索空間是少量但可靠的人體模塊候選，使推理算法在保證了準(zhǔn)確度的同時(shí)，也提高了算法的時(shí)間性能。
　　 3)針對(duì)現(xiàn)有的方法沒有考慮人體各模塊的位置關(guān)聯(lián)信息，本文利用預(yù)處理得到的檢測(cè)框，在已改進(jìn)的方法上進(jìn)一步提出了位置先驗(yàn)的概念，即人體各模塊相對(duì)于檢測(cè)框框位置，并結(jié)合位置先驗(yàn)和圖像的顏色直方圖信息