一种针对单一深度图像的3D人体姿态估计算法

摘要

本发明公开一种基于单一深度图像的3D人体姿态估计方法。首先提出改进型特征提取办法，综合利用部位尺寸信息和距离变换信息，来指导深度梯度特征提取，可极大增强所提特征的表达能力；为解决随机森林部位分类时存在的误分类问题，提出误分类处理机制—多级随机森林整合算法来去除部位误分点，获得更为准确的部位识别结果；通过改进PDA，利用位置权重阈值处理办法，使能够利用识别的部位尺寸信息，自适应的再次去除部位中的干扰点，从而获得更为准确的主方向向量；最后利用人体部件配置关系得到姿态估计结果。本发明改善了部位分类模型的准确率，并能有效去除识别部位中的误分类干扰点，提高识别部位的准确性，最终获得更为准确的3D人体姿态估计结果。