[发明专利]姿势估计方法和装置、计算机系统有效
申请号: | 201610431259.0 | 申请日: | 2016-06-16 |
公开(公告)号: | CN106127120B | 公开(公告)日: | 2018-03-13 |
发明(设计)人: | 王晓刚;杨巍;欧阳万里;李鸿升 | 申请(专利权)人: | 北京市商汤科技开发有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司11204 | 代理人: | 王达佐,王艳春 |
地址: | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 姿势 估计 方法 装置 计算机系统 | ||
1.一种姿势估计方法,其特征在于,所述姿势估计方法包括:
提取图像中对象的多个身体部位中每个身体部位对应的特征以生成多个特征图,其中每个所述身体部位对应至少一个部位类型;
为每个所述特征图中的每个特征预测部位类型分值,并根据所预测的部位类型分值建立多个部位类型得分图;
对于每个所述部位类型得分图中的至少一点,根据与所述点对应的身体部位的相邻身体部位相关的消息,优化所建立的部位类型得分图;以及
根据经过优化的部位类型得分图确定每个所述身体部位的估计位置和估计部位类型,以得到所述对象的估计姿势。
2.如权利要求1所述的姿势估计方法,其特征在于,所述消息表示与所述点对应的身体部位的所述相邻身体部位的置信,以及
在根据与所述点对应的身体部位的相邻身体部位相关的消息,优化所建立的部位类型得分图之前,所述姿势估计方法还包括:根据与所述点对应的身体部位的相邻身体部位的部位类型得分图确定所述相邻身体部位的置信。
3.如权利要求2所述的姿势估计方法,其特征在于,根据与所述点对应的身体部位的相邻身体部位相关的消息,通过置信传播来优化所建立的部位类型得分图。
4.如权利要求2所述的姿势估计方法,其特征在于,所述消息还表示所述身体部位与所述相邻身体部位之间的空间相容性。
5.如权利要求3所述的姿势估计方法,其特征在于,所述消息还表示所述身体部位与所述相邻身体部位之间的空间相容性。
6.如权利要求4所述的姿势估计方法,其特征在于,根据所述身体部位与所述相邻身体部位之间的相对位置信息确定所述身体部位与所述相邻身体部位之间的空间相容性。
7.如权利要求5所述的姿势估计方法,其特征在于,根据所述身体部位与所述相邻身体部位之间的相对位置信息确定所述身体部位与所述相邻身体部位之间的空间相容性。
8.如权利要求6所述的姿势估计方法,其特征在于,在确定所述空间相容性之前,所述姿势估计方法还包括:
根据第一距离和第二距离确定所述相对位置信息,其中所述第一距离表示在x轴方向上所述身体部位与所述相邻身体部位之间的距离,所述第二距离表示在y轴方向上所述身体部位与所述相邻身体部位之间的距离。
9.如权利要求7所述的姿势估计方法,其特征在于,在确定所述空间相容性之前,所述姿势估计方法还包括:
根据第一距离和第二距离确定所述相对位置信息,其中所述第一距离表示在x轴方向上所述身体部位与所述相邻身体部位之间的距离,所述第二距离表示在y轴方向上所述身体部位与所述相邻身体部位之间的距离。
10.如权利要求1-9任一所述的姿势估计方法,其特征在于,通过卷积神经网络来提取所述图像中的所述特征。
11.如权利要求10所述的姿势估计方法,其特征在于,通过卷积神经网络来提取所述图像中的所述特征之前,还包括:根据预设数据集提取的特征图与所述预设数据集的参考部位类型之间的差别,训练所述卷积神经网络。
12.如权利要求1-9任一所述的姿势估计方法,其特征在于,通过消息传递单元来传递消息和优化所建立的部位类型得分图,其中所述消息传递单元根据预设数据集预测的部位类型得分图与所述预设数据集的参考部位位置图之间的差别训练而得。
13.如权利要求10所述的姿势估计方法,其特征在于,通过消息传递单元来传递消息和优化所建立的部位类型得分图,其中所述消息传递单元根据预设数据集预测的部位类型得分图与所述预设数据集的参考部位位置图之间的差别训练而得。
14.如权利要求11所述的姿势估计方法,其特征在于,通过消息传递单元来传递消息和优化所建立的部位类型得分图,其中所述消息传递单元根据预设数据集预测的部位类型得分图与所述预设数据集的参考部位位置图之间的差别训练而得。
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