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三维人体姿态估计研究综述
被引量:
14
1
作者
王发明
李建微
陈思喜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第10期26-38,共13页
三维人体姿态估计在本质上是一个分类问题和回归问题,主要通过图像估计人体的三维姿态。基于传统方法和深度学习方法的三维人体姿态估计是当前研究的主流方法。按照传统方法到深度学习方法的顺序对近年来三维人体姿态估计方法进行系统介...
三维人体姿态估计在本质上是一个分类问题和回归问题,主要通过图像估计人体的三维姿态。基于传统方法和深度学习方法的三维人体姿态估计是当前研究的主流方法。按照传统方法到深度学习方法的顺序对近年来三维人体姿态估计方法进行系统介绍,从而了解传统方法通过生成和判别等方法得到人体姿态的众多要素完成三维人体姿态的估计。基于深度学习的三维人体姿态估计方法主要通过构建神经网络,从图像特征中回归出人体姿态信息,大致可以分为基于直接回归方法、基于2D信息方法和基于混合方法的三维人体姿态估计这三类。最后对当前三维人体姿态估计研究所面临的困难与挑战进行阐述,并对未来的研究趋势做出展望。
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关键词
三维人体姿态估计
神经网络
深度学习
关键点
检测
回归与检测
下载PDF
职称材料
题名
三维人体姿态估计研究综述
被引量:
14
1
作者
王发明
李建微
陈思喜
机构
福州大学物理与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第10期26-38,共13页
基金
国家自然科学基金面上项目(32071776)
福建省自然科学基金面上项目(2020J01465)。
文摘
三维人体姿态估计在本质上是一个分类问题和回归问题,主要通过图像估计人体的三维姿态。基于传统方法和深度学习方法的三维人体姿态估计是当前研究的主流方法。按照传统方法到深度学习方法的顺序对近年来三维人体姿态估计方法进行系统介绍,从而了解传统方法通过生成和判别等方法得到人体姿态的众多要素完成三维人体姿态的估计。基于深度学习的三维人体姿态估计方法主要通过构建神经网络,从图像特征中回归出人体姿态信息,大致可以分为基于直接回归方法、基于2D信息方法和基于混合方法的三维人体姿态估计这三类。最后对当前三维人体姿态估计研究所面临的困难与挑战进行阐述,并对未来的研究趋势做出展望。
关键词
三维人体姿态估计
神经网络
深度学习
关键点
检测
回归与检测
Keywords
3D human pose estimation
neural network
deep learning
key point detection
regression and detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
三维人体姿态估计研究综述
王发明
李建微
陈思喜
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
14
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