[发明专利]基于深度残差神经网络的二维多人体姿态估计方法有效
| 申请号： | 201911404612.6 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111199207B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 毛宜军;曾志超;梁早清;古万荣;徐振林;朱凯 | 申请（专利权）人： | 华南农业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/82;G06V10/77;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510642 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度残差神经网络的二维多人体姿态估计方法，包括步骤：1)获取基础人体姿态估计训练数据集2)将获取的图片送入预训练的深度残差神经网络，生成对应的特征向量；3)将特征向量通过两个方向的多次卷积操作生成两个分支的特征映射，生成关节点置信场和部位亲和场；4)计算真实图片的关节点置信场和部位亲和力场，组合成为真实图片的特征映射，将步骤3)中的特征映射与真实图片的特征映射之间均方误差，做网络的训练；重复步骤1)‑步骤3)，生成训练后图片的关节点置信场和部位亲和力场；5)使用步骤4)中生成的关节点置信场和部位亲和场进行关节点的计算和关节点连接。本发明可以很好地应付复杂的姿态变换并且推广到多人姿态估计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 二维 人体 姿态 估计 方法 | ||
【主权项】：
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