基于单目图像的三维人体姿态估计

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 研究难点

1.3 研究现状

1.3.1 两阶段三维姿态估计

1.3.2 端到端三维姿态估计

1.3.3 两种方法的比较分析

1.4 本文主要研究内容及章节安排

第二章 单目图像人体姿态估计基础理论

2.1 人体模型

2.1.1 图结构模型

2.1.2 立体模型

2.1.3 骨架模型

2.2 常用的数据集

2.3 二维关节探测技术

2.3.1 卷积姿态机

2.3.2 堆叠沙漏网络

2.3.3 级联金字塔网络

2.4 相关约束

2.4.1 重投影

2.4.2 骨骼长度

2.4.3 关节旋转角度

2.5 本章小结

第三章 基于分组回归的三维人体姿态估计

3.1 引言

3.2 网络结构

3.2.1 分组回归网络

3.2.2 自约束网络

3.2.3 网络训练过程

3.3 实验结果与分析

3.3.1 标准协议实验

3.3.2 噪声实验

3.3.3 现实活动场景

3.4 本章小结

第四章 基于时序卷积的三维人体姿态估计

4.1 引言

4.2 二维关节滤波器

4.3 基于中间监督和池化函数的时序卷积模型改进

4.3.1 中间监督

4.3.2 池化函数

4.4 实验结果和分析

4.4.1 标准协议实验

4.4.2 二维姿态影响力实验

4.4.3 参数和网络结构实验

4.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间取得的学术成果

致 谢