[发明专利]基于深度学习的人体解析方法和装置有效
| 申请号： | 201911370038.7 | 申请日： | 2019-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN111160225B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 张闯;徐志鹏;路雨;吴铭;刘家铭 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学;北京世屹文化传媒集团有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V40/20;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 高福勇 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于深度学习的人体解析方法，获取人体RGB目标图像；搭建卷积神经网络，并通过卷积神经网络获取所述人体RGB目标图像的深度特征，人体RGB目标图像的深度特征为高维特征；通过姿态估计操作与人体分割操作对高维特征进行处理，获取相应结果和针对各任务的特征；通过获取相应结果和针对各任务的特征经过精修操作，再次输出姿态估计结果与人体分割结果。该方法具有模型随意可扩的强扩展性，以及可有效地提高模型的准确度，此外，由于使用的模型可同时获取两个任务的输出结果，对于需要同时用到人体关键点和人体分割的任务，具有高效性，灵活性与易用性。本公开还提供了一种基于深度学习的人体解析装置。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 人体 解析 方法 装置 | ||
【主权项】：
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