[发明专利]基于对抗学习的多人姿态估计方法有效
| 申请号： | 201910735240.9 | 申请日： | 2019-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN110598554B | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 陈分雄;陶然;黄华文;蒋伟;刘建林;熊鹏涛;韩荣;叶佳慧;王杰 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学(武汉） |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/774;G06V40/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 龚春来 |
| 地址： | 430064 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对抗学习的多人姿态估计方法，包括以下步骤：使用带有多人关键点坐标标签的公开数据集作为训练集，对训练集图像进行边缘信息增强预处理；对训练集中的关键点坐标标签做预处理，制作成对应的关键点热点图和整体骨架热点图；构建双分支关键点特征提取子网络；构建A‑HPose网络生成器部分；构建A‑HPose网络判别器部分；使用训练集对A‑HPose网络进行中继监督循环训练，得网络模型参数；对网络输出热点图做后处理，根据骨架热点图来对关键点热点图中的关键点进行搜索分类，得到多人中每一个人的关键点位置，预估多人姿态。本发明具有快速准确检测人体关键点特征的有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 对抗 学习 姿态 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.基于对抗学习的多人姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、使用带有多人关键点坐标标签的公开数据集作为训练集，对训练集图像进行边缘信息增强预处理；/n步骤二、对训练集中的关键点坐标标签做预处理，制作成对应的关键点热点图和整体骨架热点图；/n步骤三、构建双分支关键点特征提取子网络；/n步骤四、使用子网络构建A-HPose网络生成器部分；/n步骤五、使用卷积神经网络构建A-HPose网络判别器部分；/n步骤六、使用训练集对A-HPose网络进行中继监督循环训练，输出网络模型参数；/n步骤七、对网络输出热点图做后处理，根据骨架热点图来对关键点热点图中的关键点进行搜索分类，得到多人中每一个人的关键点位置，预估多人姿态。/n
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