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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 基于随机优化的实时三维人体姿态估计

DOI：10.1109/ICIP.2018.8451427 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 随机树游走算法（RTW）是人体姿态估计中成熟的方法，因其以较低计算成本实现最先进的性能表现。由于该算法在森林结构上的泛化能力有限，当遇到未学习过的姿态时很快会出现估计失效。本研究通过将RTW与迭代最近点（ICP）等优化方法及随机搜索相结合来突破这一局限。该方法采用多种方式利用RTW初始化不同假设，随后将这些假设传递至所提方法的优化阶段。每个假设的质量通过成本函数进行评估，该函数测量数据与为各假设生成的人体模型之间的差异。实验结果表明，相较于单一RTW结果，本方法能正确估计更多姿态。
作者： Sebastian Handrich，Philipp Waxweiler，Philipp Werner，Ayoub Al-Hamadi
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过扩展随机树遍历算法，引入多假设策略和随机优化方法，以处理未学习姿态并减少因遮挡和高复杂度导致的失效，从而提高深度图像三维人体姿态估计的准确性和鲁棒性。

研究成果

该方法通过结合多种假设与随机优化，显著提高了姿态估计精度，尤其对腕部和踝部等灵活关节效果更佳。相比原始RTW算法，其实现了更高的mAP指标，其中ICP与GA结合方案取得了最佳效果。未来工作应聚焦于优化代价函数和身体模型以实现更精确的估计。

研究不足

球体模型是对人体的近似表示，可能无法捕捉细微细节，导致优化过程在几次迭代后停滞。该成本函数和模型可能存在不准确性，从而限制了进一步优化。该方法需要多个假设和迭代步骤，增加了计算成本，在单线程CPU上运行速度约为35帧/秒，对于高帧率应用可能无法实现实时处理。

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