基于图注意力的单目3D人体姿态估计

摘要

人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向,如何抑制复杂背景、光照变化和遮挡等因素干扰,提高3D人体姿态的准确性和鲁棒性目前仍然是一个很大挑战。本文提出了一种基于深度学习的三维人体姿态估计算法,该算法充分利用人体骨骼节点的连接关系和对称关系构建了一种图注意力时间卷积网络,该网络可以充分利用单目视频中的时空信息,解读人体姿态随时间的变化。实验表明该算法在Human3.6M数据集上比传统方法预测准确率提高了约14.9%。