[00275128]基于结构指导深度学习的人体姿态估计方法和系统
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201611271555.5
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
南京大学
进入空间
所在地：江苏南京市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明公开一种基于结构指导深度学习的人体姿态估计方法和系统，属于计算机视觉和机器学习领域。本发明解决的问题是针对一般直接预测人体关节点的神经网络由于没有包含人体结构信息而导致的准确率低和鲁棒性差的缺点，提出一种利用人体骨架的结构知识，进行指导学习的方法。主要包括输入数据预处理，结构指导卷积神经网络预测，融合卷积神经网络预测和最终的输出处理。本发明通过引入人体结构的先验知识指导学习，隐含地学习出人体模型，从而可以准确地识别出人体姿态，对一些复杂姿态和遮挡问题均能准确地识别，具有很高的鲁棒性。
本发明公开一种基于结构指导深度学习的人体姿态估计方法和系统，属于计算机视觉和机器学习领域。本发明解决的问题是针对一般直接预测人体关节点的神经网络由于没有包含人体结构信息而导致的准确率低和鲁棒性差的缺点，提出一种利用人体骨架的结构知识，进行指导学习的方法。主要包括输入数据预处理，结构指导卷积神经网络预测，融合卷积神经网络预测和最终的输出处理。本发明通过引入人体结构的先验知识指导学习，隐含地学习出人体模型，从而可以准确地识别出人体姿态，对一些复杂姿态和遮挡问题均能准确地识别，具有很高的鲁棒性。
