[发明专利]基于正交匹配追踪的人体关键点检测方法、装置及介质

权利要求书

1.一种基于正交匹配追踪的人体关键点检测方法，其特征在于，包括：

将包含人物的待检测图像输入训练好的目标检测器，获得单个人物的裁剪图；

设置人体关键点标注坐标；

将裁剪图缩放至设定尺寸，并输入训练好的特征编码主干网络，获得感知矩阵；

根据感知矩阵，利用正交匹配追踪算法对人体关键点标注坐标进行稀疏恢复，获取待检测图像中人物的人体关键点位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于正交匹配追踪的人体关键点检测方法，其特征在于，所述的感知矩阵记为G_M×N，表达式为

其中，g_j为G_M×N的第j列，g_ij为G_M×N的第i行第j列元素，i＝1,2,...,M，j＝1,2,...,N，M为挑选的关键支持点数，M≥K，N为裁剪图的像素总数。

3.根据权利要求2所述的一种基于正交匹配追踪的人体关键点检测方法，其特征在于，所述的正交匹配追踪算法包括：

设置稀疏度K、初始的残差信号r₀和初始的支撑集Λ₀，r₀＝{X,Y}，{X,Y}为关键点标注坐标，K是人体关键点的个数；

循环K次残差更新步骤，所述的残差更新步骤包括：

1)计算与当前残差信号最相关的列向量k_max：

其中，Λ_D＝[1,2,...,N]，r_k-1为循环k-1次后的残差信号，g_k为G_M×N的第k列，k＝1,2,...,K；

2)更新支撑集：

Λ_k＝Λ_k-1∪k_max

其中，Λ_k和Λ_k-1分别为循环k次和循环k-1次后的支撑集；

3)对关键点标注坐标进行稀疏分解：

其中，q_k为循环k次后的稀疏解，为当前的支撑集，p为关键点标注坐标；

4)更新残差：

获得人体关键点位置

其中，q_K为循环K次后的稀疏解。

4.根据权利要求1所述的一种基于正交匹配追踪的人体关键点检测方法，其特征在于，所述的目标检测器和特征编码主干网络的训练过程包括：

分别对目标检测器和特征编码主干网络进行单独训练；

单独训练完成之后，联立对目标检测器和特征编码主干网络进行联立训练。

5.根据权利要求4所述的一种基于正交匹配追踪的人体关键点检测方法，其特征在于，单独训练特征编码主干网络的过程中，对特征编码主干网络的输入进行数据增广。

6.根据权利要求5所述的一种基于正交匹配追踪的人体关键点检测方法，其特征在于，所述的数据增广过程包括随机翻转、随机缩放和随机旋转中的一种或多种。

7.根据权利要求1所述的一种基于正交匹配追踪的人体关键点检测方法，其特征在于，所述的目标检测器为卷积神经网络。

8.根据权利要求7所述的一种基于正交匹配追踪的人体关键点检测方法，其特征在于，所述的卷积神经网络为FasterRCNN。

9.一种基于正交匹配追踪的人体关键点检测装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至8任一所述的检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-8任一所述的检测方法。