2D人体姿态估计研究进展.pdf
人体姿态估计是计算机视觉技术的基本任务之一,可以广泛应用于动作识别、机器人训练等方面.人体姿态估计就是从输入的图像或视频定位出各个关节点的位置信息,可以分为2D和3D两种类别.人体可能存在各种姿态,有些关节所占的像素区域很小,关节之间的遮挡、背景复杂等因素都使得人体姿态估计是一个非常有挑战性的任务.本文以姿态估计的方法为出发点,综述了诸多2D人体姿态估计的研究成果.具体内容包括姿态估计的自上而下和自下而上的方法,分为单人和多人两个不同的方向,诸多经典的姿态估计模型DeepPose,CPM,HR-Net等.本文介绍了最新的姿态估计方法,对姿态估计之前的研究进行了总结和补充,是学习和了解人体姿态估计领域的一个全面的参考.
作者：刘圣杰何宁王程于海港
作者单位：北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京100101
母体文献：中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会论文集
会议名称：中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会
会议时间：2021年11月1日
会议地点：北京
主办单位：中国计算机用户协会
语种：chi
分类号：
关键词：人体姿态估计 二维网络 关键点检测 神经网络模型
在线出版日期：2022年8月26日
基金项目：
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