【技术实现步骤摘要】
针对遮挡情况的彩色图像手部姿态估计方法
本专利技术涉及针对遮挡情况的彩色图像手部姿态估计方法，属于计算机视觉的
技术介绍
实时手部姿态估计估计是关节检测领域中的重要问题，它也是很多实际应用中的重要步骤，例如人机交互、虚拟现实、增强现实等。随着近些年来深度神经网络的发展，越来越多的研究者试图从彩色图像中估计手部姿态。即使这样，由于图像表现内容的歧义、手部自遮挡以及手部运动的灵活性，手部姿态估计问题仍然存在很多挑战。到目前为止，手部姿态估计已经取得了很多的研究成果。由于被遮挡的关键点在数据集中难以标注，标注被遮挡手部关键点的数据集十分有限。对于部分手部关键点遮挡的情况，神经网络很难对遮挡的关键点位置进行预测。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于，在训练数据集仅标注可见关键点的情况下，训练出可以同时检测被遮挡和未遮挡手部关键点的神经网络，提供一种针对遮挡情况的彩色图像手部姿态估计方法。本专利技术具体采用以下技术方案解决上述技术问题：针对遮挡情况的彩色图像手部姿态估计...
【技术保护点】
1.针对遮挡情况的彩色图像手部姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1、使用参数化模型生成手部姿态，以得到用于训练的二维手部关键点位置；/n步骤2、根据二维手部关键点位置生成每个关键点对应的热图，并随机选取部分关键点对应的热图置零；/n步骤3、将包含置零热图的所有关键点热图输入关键点编码器中，得到卷积特征图；/n步骤4、将关键点编码器输出的卷积特征图输入到关键点解码器中，以使用关键点对应的热图对关键点解码器输出进行监督，迭代更新关键点编码器与关键点解码器的神经网络参数；/n步骤5、将数据集中的彩色图像输入图像编码器，并仅对可见关键点的位置进行标注；/n步骤6、将彩...
【技术特征摘要】
1.针对遮挡情况的彩色图像手部姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、使用参数化模型生成手部姿态，以得到用于训练的二维手部关键点位置；
步骤2、根据二维手部关键点位置生成每个关键点对应的热图，并随机选取部分关键点对应的热图置零；
步骤3、将包含置零热图的所有关键点热图输入关键点编码器中，得到卷积特征图；
步骤4、将关键点编码器输出的卷积特征图输入到关键点解码器中，以使用关键点对应的热图对关键点解码器输出进行监督，迭代更新关键点编码器与关键点解码器的神经网络参数；
步骤5、将数据集中的彩色图像输入图像编码器，并仅对可见关键点的位置进行标注；
步骤6、将彩色图像标注的可见关键点标注生成热图，将彩色图像中不可见关键点的热图置零，一并输入关键点编码器，输出得到对应的高维空间特征图；
步骤7、使用关键点编码器输出的高维空间特征图监督图像编码器的输出，在图像编码器...
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