一种人体三维关键点提取方法技术

本发明专利技术公开一种人体三维关键点提取方法，应用于人体三维关键点检测领域，针对现有技术存在估计精度差的问题，本发明专利技术首先采用双视角进行人体动作行为数据采集；然后采用双分支多阶段结构分别对两个视角的数据进行人体二维关键点置信图检测；进而建立三维关键点生成模型；最后将检测到的待测人体动作行为数据对应的人体二维关键点置信图输入三维关键点生成模型，得到三维关键点坐标；采用本发明专利技术的方法可以有效提高人体三维关键点估计精度。可以有效提高人体三维关键点估计精度。可以有效提高人体三维关键点估计精度。

【技术实现步骤摘要】
一种人体三维关键点提取方法


[0001]本专利技术属于图像处理领域，特别涉及一种三维关键点检测技术。

技术介绍

[0002]如今在健康监护、影视制作等方面都广泛采用了人体动作捕捉技术，根据重现人体真实动作将虚拟人物的动作渲染得更加真实，其中人体关键点检测是实现人体动作重现的基础。根据检测结果是否包含三维深度信息可以分为二维关键点检测和三维关键点检测。针对二维关键点检测的研究较多，但因遮挡或光影变化等原因容易造成误检和漏检情况，影响检测精度。
[0003]目前三维关键点检测主要分为两种：一是方法是从图像直接进行三维关键点检测，中国专利技术专利“一种基于残差网络的联合目标分类和三维姿态估计方法(CN108280481A)”基于残差网络ResNet
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50进行关键点特征提取和分类，实现三维关键点检测；另一种方法是先从图像获取关键点二维坐标，再基于关键点二维坐标生成三维坐标，中国专利“一种基于结构信息的人体三维姿态估算的方法(CN110427877A)”先将单目RGB图像输入到二维姿态检测器中获取关键点二维坐标，再构建基于二维本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人体三维关键点提取方法，其特征在于，包括：S1、采用双视角进行人体动作行为数据采集；S2、采用双分支多阶段结构分别对两个视角的数据进行人体二维关键点置信图检测；S3、建立三维关键点生成模型；S4、将步骤S1采集到的待检测的人体动作行为数据，经步骤S2处理后得到对应的二维关键点置信图，将该二维关键点置信图输入步骤S3建立的三维关键点生成模型，得到三维关键点坐标。2.根据权利要求1所述的一种人体三维关键点提取方法，其特征在于，步骤S1具体为：采用两个摄像头，记为摄像头A与摄像头B，同时进行人体动作行为数据采集，对采集的视频数据进行同步帧采样。3.根据权利要求2所述的一种人体三维关键点提取方法，其特征在于，步骤S2所述双分支多阶段结构具体为：上分支用来学习摄像头A中关键点的位置，下分支用来学习摄像头B中关键点的位置，上下分支包括多个阶段，其中阶段1采用3层3
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3卷积和两层1
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1卷积，其余阶段均采用5层7
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7卷积和两层1
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1卷积。4.根据权利要求3所述的一种人体三维关键点提取方法，其特征在于，还包括采用一层三维CNN来提取原始图像特征，第一阶段的输入为该层三维CNN提取的原始图像特征；后续阶...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晞，刘勇国，李巧勤，杨尚明，朱嘉静，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：