单幅图像的三维人体姿势估计研究
根据图像中二维人体关节点坐标重建三维人体姿势时常会遇到一个非凸优化问题，给人体姿势的求解带来很大的困难。三维人体姿势估计的凸松弛方法虽然解决了该问题，但是存在算法的收敛速度较慢、姿势估计准确度不高的不足。针对这些不足，提出一种基于遗传优化的自适应凸松弛三维人体姿势估计改进算法。首先根据自适应控制的思想，利用误差评价函数对原凸松弛方法中控制算法迭代步数的变量更新方式进行自适应处理，然后再利用遗传优化算法为该变量的初始值进行寻优，最后利用寻优结果对原凸松弛方法中影响姿势估计准确度的闭式解表达式进行改进。实验结果表明，提出的三维人体姿势估计改进算法对单幅人体图像的处理速度更快，姿势估计准确度更高，更有利于实际应用。
人体姿势估计;单幅图像;遗传优化;误差评价函数
辽宁工程技术大学
硕士
软件工程
付兴武
2017
中文
TP391.41
59
2019-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）