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第37卷第1期计算机辅助设计与图形学学报Vol.37No.1
2025年1月JournalofComputer-AidedDesignComputerGraphicsJan.2025
三维人体姿态估计中的多尺度时空特征融合
1)1,2)*1,2)1,2)1,2)
张宇,刘骊,付晓东,刘利军,彭玮
1)(昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500)
2)(昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500)
(ieall@)
摘要:针对视频输入的单人三维人体姿态估计中表征不精确、融合不充分、结果不平滑的问题,提出三维人体姿
态估计的多尺度时空特征融合方法.首先在空域定义关节点、肢体和上/下身人体标记并通过位置嵌入表示人体的空
间多尺度特征;然后结合自注意力机制和多层感知机构建空间多尺度特征融合模块,融合关节点、肢体和上/下身三
个空间多尺度特征,得到初步姿态特征序列;最后建立时序多尺度编码进行时序特征融合获得最终姿态特征序列,
并通过时序解码,优化生成细化的三维人体姿态.在Human3.6M数据集上的实验结果表明,所提方法的平均每关节
位置P-MPJPE和速度误差MPJVE分别为33.6和2.4,较对比方法降低了2.3%和4.0%,能够降低计算复杂度,提高
三维人体姿态估计精度,生成准确、平滑的三维人体姿态估计结果.此外,在HumanEva-I数据集的测试结果表明,所
提方法也具有一定的泛化性.
关键词:三维人体姿态估计;多尺度特征;自注意力机制;时空特征融合;时序编码
中图法分类号:TP391.41DOI:10.3724/SP.J.1089.2023-00041
Multi-ScaleSpatial-TemporalFeatureFusionfor3DHumanPoseEstimation
ZhangYu1),LiuLi1,2)*,FuXiaodong1,2),LiuLijun1,2),andPengWei1,2)
1)(FacultyofInformationEngineeringandAutomation,KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming650500)
2)(YunnanKeyLaboratoryofComputerTechnologiesApplication,KunmingUniversityofScienceandTechnology,Kunming650500)
Abstract:Toaddresstheproblemofinaccuraterepresentation,inadequatefusionandunsmoothresultsin
video-basedsinglepersonthree-dimensionalhumanposeestimation,amulti-scalespatial-temporalfeature
fusionmethodisproposed.Firstly,thejoint,limbandu
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