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基于深度學(xué)習(xí)的實時人體姿態(tài)估計系統(tǒng)

發(fā)布時間:2020-03-30 09:34
【摘要】:人體姿態(tài)估計是計算機視覺領(lǐng)域一個重要的研究方向,同時也是人體動作識別與分析等更深層次任務(wù)的基礎(chǔ),其目的是對圖像或視頻中人體關(guān)鍵部位進行檢測,最終輸出相關(guān)部位的參數(shù)。在視頻監(jiān)控、人機交互、數(shù)字娛樂等領(lǐng)域有著十分廣泛的應(yīng)用。人體姿態(tài)估計日漸成熟,但是同樣面臨著諸多的挑戰(zhàn)。利用深度相機獲取深度信息,能夠完成較精準(zhǔn)的人體姿態(tài)估計結(jié)果,在人體關(guān)鍵部位配帶傳感器同樣能取得十分理想的結(jié)果,但是這些受條件限制,應(yīng)用場景有限。人們更希望借助普通的RGB攝像頭便能完成人體姿態(tài)估計的任務(wù)。本文借助普通RGB攝像頭完成人體姿態(tài)估計,搭建人體姿態(tài)實時控制系統(tǒng)。首先介紹深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論基礎(chǔ),為網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計與訓(xùn)練奠定基礎(chǔ)。之后,將傳統(tǒng)的基于圖像結(jié)構(gòu)模型的人體姿態(tài)估計同基于深度學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計方法作對比,說明兩種方法的優(yōu)缺點。人體姿態(tài)估計網(wǎng)絡(luò)采用自下而上的估計方法,網(wǎng)絡(luò)的一個分支,借助卷積姿態(tài)機(CPM)算法完成人體關(guān)鍵點的檢測,同時進行的另一個分支,根據(jù)人體關(guān)鍵點親和場完成人體關(guān)鍵點的聚類,將兩個分支信息相結(jié)合,得出2D人體關(guān)鍵點信息,之后,將2D人體關(guān)鍵點信息同3D人體姿態(tài)庫相結(jié)合,得出3D人體姿態(tài)信息。利用3D游戲引擎Unity完成虛擬人體骨架的搭建,進行骨骼綁定,根據(jù)檢測出的人體關(guān)鍵點3D數(shù)據(jù),進行空間變換得出人體骨架對應(yīng)關(guān)節(jié)的空間旋轉(zhuǎn)信息,用以控制虛擬人體骨架運動,完成人體姿態(tài)實時控制系統(tǒng)。人體姿態(tài)估計實驗結(jié)果,針對不同的數(shù)據(jù)集進行了交叉驗證,對2D和3D人體姿態(tài)估計結(jié)果,分別使用PCK準(zhǔn)則和每個關(guān)節(jié)的平均誤差(MPJPE)同相關(guān)學(xué)者的實驗結(jié)果作對比,數(shù)據(jù)庫中的每個場景實驗結(jié)果都有顯著的提高。通過設(shè)計的簡易濾波算法,減少了虛擬人體骨架的波動現(xiàn)象,實現(xiàn)人體姿態(tài)實時控制。
【圖文】:

試衣系統(tǒng),電影,工程碩士學(xué)位,虛擬動畫


燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文基礎(chǔ)。近幾年,比較火熱的在線試衣系統(tǒng)就是人體姿態(tài)識別在人機交互系要應(yīng)用。試衣系統(tǒng)檢測出人體后,給出人體關(guān)節(jié)點的位置,再根據(jù)人體姿種衣物,,完成在線試衣的功能[7]。人體姿態(tài)估計在數(shù)字娛樂上的應(yīng)用包括電腦游戲和動畫電影等,已經(jīng)形成業(yè)規(guī)模,具有很大的商業(yè)價值。在各大游戲平臺上的《舞力全開》是一款蹈為主題的新型體感游戲,游戲者在屏幕前根據(jù)屏幕上的人體做舞蹈動作確會累計得分,是一款趣味性很大的游戲[8]。電影《阿凡達》采用了特殊的捕捉系統(tǒng),將虛擬動畫制作過程簡化,同時表現(xiàn)出的結(jié)果更加生動真實[9]。越多的真人 CG 電影,運用這種技術(shù)代替繁瑣的傳統(tǒng)手工制作。

示意圖,神經(jīng)元結(jié)構(gòu),示意圖,非線性結(jié)構(gòu)


圖 2-1 神經(jīng)元結(jié)構(gòu)示意圖圖,我們可以看到與生物出的非線性結(jié)構(gòu)模型,w bh 應(yīng)的參數(shù)權(quán)重,b 為輸入 31Ti iif W x f W x 的激活函數(shù),常用的激1 exp(z) 為 Sigmoid 函圖 2-2 所示。Sigmoid 函應(yīng)激反應(yīng)的兩個方面,當(dāng)刺激達到一定程度時
【學(xué)位授予單位】:燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TP391.41;TP18

【相似文獻】

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1 韓貴金;沈建冬;;二維人體姿態(tài)估計研究進展[J];西安郵電大學(xué)學(xué)報;2017年04期

2 蔡鵬;孔德慧;尹寶才;霍奕;;基于肢體調(diào)整的人體姿態(tài)估計[J];系統(tǒng)仿真學(xué)報;2015年10期

3 喻東山,徐捷,孫旦暉,曾彥英,高小寧,蔣曉軍;利培酮對人體姿態(tài)平衡的效應(yīng)[J];中國行為醫(yī)學(xué)科學(xué);2005年03期

4 東方伊人;四種常見的人體姿態(tài)[J];現(xiàn)代技能開發(fā);1996年02期

5 李崤河;劉進鋒;;二維人體姿態(tài)估計研究綜述[J];現(xiàn)代計算機;2019年22期

6 蘇延超;艾海舟;勞世z

本文編號:2607368


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