基于Haar型LBP纹理特征的人体姿态估计

基于人体部件的树形模型表达直观且计算高效,被广泛应用在人体姿态估计中。然而模型本身在部件特征表达上的不足限制了姿态估计结果的准确度,为此,提出一种基于图结构模型和新型纹理特征的人体姿态估计算法。采用改进后的外观模型,从训练集中获得部件位置的先验知识,联系相邻部件之间的关系,并将其应用于测试图像的外观模型建模阶段。应用Haar型局部二值模式(HLBP)纹理特征,提取部件的纹理信息,对图像进行分块处理,并为每一块赋予不同的权重。实验结果表明,带权重的HLBP特征能更有效地提取部件的纹理特征,与HLBP特征、归一化HLBP特征和颜色特征相比能获得更高的准确度。

基于SLIC的GrabCut减小姿态搜索空间算法

针对人体的高自由度导致姿态估计过程中搜索空间过大的问题,提出一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)超像素算法的Grab Cut减小姿态空间算法。运用SLIC算法对图像进行超像素分割,以超像素作为s-t图中的节点构建图模型,利用超像素区域的颜色特征平均值作为该区域内每个像素的特征值,分别为前景和背景超像素建立混合高斯模型,迭代更新高斯参数,运用最小割算法完成前景提取,并在得到的前景区域中进行后续的姿态估计。实验结果表明,基于SLIC的Grab Cut与基于Grab Cut的减小搜索空间算法在运行时间和姿态估计准确度上均有较大程度提升。