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题名基于二次生成对抗的人体姿态估计
被引量：4
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作者
张显坤
张荣芬
刘宇红
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机构
贵州大学大数据与信息工程学院大数据与智能技术重点实验室
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出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2020年第20期327-335,共9页
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基金
贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2016]5707)
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文摘
针对人体姿态估计中因肢体、环境复杂性导致的估计结果不精确问题,提出了一种基于二次生成对抗的人体姿态估计方法,通过两个阶段对堆叠沙漏网络(SHN)进行生成对抗训练。首先将SHN作为第一个生成对抗网络模型的判别器,通过在线对抗数据加强训练,以提升SHN的估计性能;然后将SHN作为第二个生成对抗网络模型的生成器,将肢体几何约束作为判别器,通过第二次对抗训练再一次提升SHN的估计性能,得到最终的SHN。在公开数据集LSP和MPII上对本方法进行测试,结果表明,该方法能有效提升SHN的估计精确度。
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关键词
人体姿态估计
生成对抗网络
模型再训练
肢体几何约束
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Keywords
human pose estimation
generation adversarial network
model retraining
limb geometric constraints
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分类号
O436
[机械工程—光学工程]
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