資料介紹
近年來人體姿態估計作為計算機視覺領域的熱點,在視頻監控、人機交互、智慧校園等領域具有廣泛的應用前景。隨著神經網絡的快速發展,采用深度學習方法進行二維人體姿態估計,相較于傳統需要人工設定特征的方法,更能充分地提取圖像信息,獲取更具有魯棒性的特征,因此基于深度學習的方法已成為二維人體姿態估計算法研究的主流方向。然而,深度學習尚在發展中,仍存在訓練規模大等問題,研究者們主要從設絡以及訓練方式入手對人體姿態估計算法進行改進。首先,將二維人體姿態估計分為單人與多人兩大類進行論述;根據真值類型不同將單人姿態估計分為基于坐標回歸與基于熱圖檢測兩類,根據算法步驟不同將多人姿態估計分為二步法與一步法兩類,對近年來先進的算法進行總結分類介紹,并分析它們的優缺點以及適用范圍;然后,介紹了相關的國際標準數據集以及相應的評價指標,并對幾種經典算法進行實驗數據對比;最后,對當前研究所存在的問題以及未來發展趨勢進行了總結概述。
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