深度学习人体姿态估计算法综述

发布时间:2022-08-27 11:30

https://www.infoq.cn/article/6Btg0-1crfmb7svRGa6H

人体骨架是以图形形式对一个人的方位所进行的描述。本质上,骨架是一组坐标点,可以连接起来以描述该人的位姿。骨架中的每一个坐标点称为一个“部分(part)”(或关节、关键点)。两个部分之间的有效连接称为一个“对(pair)“(或肢体)。注意,不是所有的部分之间的两两连接都能组成有效肢体。下图是一个典型的人体骨架举例。

深度学习人体姿态估计算法综述_第1张图片

人体姿态估计有多个应用场景,其中一些应用将在本博客的最后讨论。多年来,人们发展出了多种人体姿态估计算法。最早(也是最慢)的方法通常针对图像中仅有一个人的情景,只估计单个人的姿态。这些方法通常首先识别出各个部分,然后在它们之间形成连接以创建姿态。

自然,这种单人姿态估计不太适用于很多现实生活中的情形,因为在真实情况下往往图像中包含很多个人。

多人姿态估计

多人姿态估计比单人姿态估计要难一些,因为图像中的人数以及每个人的位置是未知的。一般来说,我们可以用以下两种方法之一来解决这些问题:

  • 比较简单的方法是先使用一个人体检测器,然后再估计检测器检出的每个人的关节,进而恢复每个人的姿态。这种方法被称为自顶向下的方法。

  • 另外一种方法是先检测出一幅图像中的所有关节(即每个人的关节),然后将检出的关节连接 / 分组,从而找出属于各个人的关节。这种方法叫做自底向上方法。

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