基于PAF的深度图人体姿态估计

摘要

采用Part Affinity Field(PAF部分关联域)与卷积神经网络(CNN)结合的模型,解决深度图像下人体姿态估计问题。首先,通过CNN得到人体的一组特征图。然后,使用CNN分别提取其关节点信息以及PAF信息。最后,采用图论的匹配方法对各个关节点进行推理,将同一个人的关节点连接起来得到估计结果。实验结果表明,文中方法可以很好应用于深度图场景下。