[发明专利]一种基于卷积神经网络与sparse的三维人体姿态估计方法在审
| 申请号： | 202110474082.3 | 申请日： | 2021-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN113269047A | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 司清华;胡书淼;沈项军 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络与sparse的三维人体姿态估计方法，属于图像处理领域。该方法包括：通过稀疏的基础组合来表示3D姿态；通过增加肢体长度约束来加强模型准确度；通过最小化2D姿态和3D姿态之间的L1范数测量误差来估计3D姿态；通过输出一幅图像的K个3D姿态候选再选择最佳的3D姿态。本发明的优点在于在在静态图像中可以估计出更好的3D姿态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 sparse 三维 人体 姿态 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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