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基于双向图结构信息模型的人体姿态估计研究

王菁  
【摘要】:近年来,基于图像的人体姿态估计一直是计算机视觉研究领域的热点和难点问题。准确高效的人体姿态估计可以协助解决各种复杂的视觉任务,如动作识别、人体跟踪和视频分析。目前,人体姿态估计已经取得了很大的进步,但在处理复杂场景下的单人或多人情况时仍面临着巨大的挑战。该问题的难点主要在于:对单人位姿估计,自遮挡或其他物体遮挡会严重影响姿态估计结果;对多人姿态估计,多目标和遮挡问题会使姿态估计更加困难,难以取得令人满意的结果。针对复杂场景下的单人姿态估计,本文中提出一个新的多阶段深度学习网络框架,每个阶段都有两个分支,用来预测图像中的人体姿态。第一个分支预测身体关节点的置信图,与特征层次相比,能够得到关节更明确的位置信息。第二个分支使用了一个新的双向图结构信息模型,可以编码更丰富的上下文信息。双向图结构信息模型充分使用了不同身体关节点之间的遮挡信息用来解决自遮挡或者其他遮挡,从而很大程度上提高关节点的预测精度。针对复杂场景下的多人姿态估计,由于人数无法确定或者不同人相同身体关节点可能重叠,人体姿态估计变得更加具有挑战性。在单人姿态估计研究的基础上,本文在处理多人位姿估计时,增加了相应的后处理过程,并在该过程中采用基于双向图结构信息模型的整数线性规划和Soft-NMS算法。整数线性规划标注和划分了身体部位的候选者,尤其是针对遮挡的关节点,同时也有助于计算一张图像中人的数目,从而避免错误连接。Soft-NMS没有完全移除非极大值检测关节点的检测分数而是对其进行衰减,从而允许分离高度重叠的关节点,并且有效地减少错误的关节连接。本文所提出的方法在单人姿态估计LSP数据集上,平均精度达到82.3%;在多人姿态估计COCO关键点挑战数据集和MPII数据集上,平均精度分别达到62.9%和77.6%。与现有的姿态估计算法相比,本文所提出的方法在LSP数据集上达到同等的性能,在COCO数据集和MPII数据集上达到最好的水平。此外,本文所提出的方法可以在没有任何额外训练的情况下,在自己挑选的高难度数据集上取得目前最好的结果。


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