【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、设备和介质
[0001]本公开总的来说计算机视觉领域，更具体地说，涉及图像处理方法、设备和介质。
技术介绍
[0002]随着现代科技的发展，特别是计算机技术的迅猛进步，如何使机器实现人类的视觉功能已成为科学家面临的一个极富挑战的研究课题，并形成计算机视觉学科。计算机视觉的总体研究目标是从可视媒体(包括图像及视频)中创建或恢复世界模型，然后认知现实世界。而在这个世界上，人的运动携带了大量对于对人类社会而言非常重要的信息，人与人、人与物体及人与环境之间的交互构成了可视媒体的主要内容。因此，研究可视媒体中的人体运动信息，对其进行有效的表示、分析和理解，具有着重要的意义。姿态估计问题，作为计算机视觉研究中的一个重要类别已经引起了广泛的关注。当然，取决于具体的应用场景，姿态估计的主体可以是真实的人，也可以是虚拟的形象。
[0003]一般而言，通过在图像中确定待估计主体(如，真实人或虚拟形象)的各个身体部位关键点，并基于这些关键点来估计姿态。然而，在用于姿态估计的图像中，对于待估计的主体的遮挡(如，人与人之间的遮挡...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：基于输入图像，提取预定数量的关键点特征图，其中每一幅关键点特征图对应于一种身体部位的关键点；基于所述预定数量的关键点特征图，提取每一幅关键点特征图的关系特征图，所述关系特征图能够描述每一幅关键点特征图与其他关键点特征图中的多个之间的关系；基于每一幅关键点特征图及其对应的关系特征图，更新每一幅关键点特征图；以及基于更新后的关键点特征图，确定所述输入图像中各个身体部位的关键点位置。2.根据权利要求1所述的方法，其中在基于所述预定数量的关键点特征图，提取每一幅关键点特征图的关系特征图之前，进一步包括：确定中心点特征图，其中所述中心点为所有关键点的平均；提取每一幅关键点特征图与所述中心点特征图之间的关系特征图，并基于所述关系特征图更新每一幅关键点特征图。3.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述预定数量的关键点特征图，提取每一幅关键点特征图的关系特征图包括：依次将每一幅关键点特征图作为当前关键点特征图，重复地执行以下步骤：将除当前关键点特征图之外的其他关键点特征图分为多个组，其中每一组包括至少一幅关键点特征图；分别将当前关键点特征图与其他关键点特征图中的每一组作为输入，执行卷积处理，以得到能够描述当前关键点特征图与每一组其他关键点特征图之间的关系的关系特征图。4.根据权利要求3所述的方法，其中在所述卷积处理中，每一组其他关键点特征图中的每一幅特征图都具有对应的第一权重，其中基于每一组其他关键点特征图中的每一幅特征图所对应的身体部位与所述当前关键点特征图所对应的身体部位之间的关系，确定第一权重的初始值。5.根据权利要求1所述的方法，其中基于每一幅关键点特征图及其对应的关系特征图，更新每一幅关键点特征图包括：分别将每一幅关键点特征图及其对应的关系特征图作为输入，执行卷积处理；基于卷积后得到的特征图，更新每一幅关键点特征图。6.根据权利要求5所述的方法，其中在所述卷积处理中，每一幅关系特征图都具有对应的第二权重，其中基于每一幅关系特征图中所有像素点的最大像素值或平均像素值，来确定所述第二权重的初始值。7.根据权利要求1所述的方法，其中通过特征提取网络从...
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