基于层叠的部件轨迹片段模型的视频人体姿态估计

史青宣¹,王谦²,田学东¹

1. 河北大学网络空间安全与计算机学院, 河北 保定 071000;2. 河北大学教务处, 河北 保定 071000

收稿日期:2017-08-29出版日期:2018-04-20发布日期:2017-08-29

作者简介:史青宣(1979— ),女,河北保定人,讲师,博士,主要研究方向为计算机视觉. E-mail:shiqingxuan@hbu.edu.cn
基金资助:国家自然科学基金资助项目(编号:61375075);河北省自然科学基金资助项目(编号:F2012201020);河北省高等学校科学技术研究重点资助项目(编号:ZD2017208);河北省教育厅资助项目(编号:ZD2017209)

Cascaded tracklet-based spatio-temporal model for video pose estimation

SHI Qingxuan¹, WANG Qian², TIAN Xuedong¹

1. School of Cyber Security and Computer, Hebei University, Baoding 071000, Hebei, China;
2. Academic Administration, Hebei University, Baoding 071000, Hebei, China

Received:2017-08-29Online:2018-04-20Published:2017-08-29

摘要/Abstract

摘要： 为解决单目视频中的人体姿态估计问题,从人体的部件模型出发,以人体部件轨迹片段为实体构建时空概率图模型,通过逐步缩减轨迹片段在时域上的覆盖度,形成多级层叠模型,采用迭代的时域和空域交替解析的策略,从完整轨迹的推理开始,逐级过滤状态空间,直至获取人体各部件在每帧图像中的最优状态。为提供高质量的状态候选,引入全局运动信息,将单帧图像中人体姿态检测结果传播到整个视频形成轨迹,构成原始状态空间。在3个数据集上的对比试验表明,该方法较其他视频人体姿态估计方法达到了更高的估计精度。


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