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近年來(lái)隨著深度攝像機(jī)和多攝像頭系統(tǒng)的出現(xiàn)，多視角三維人體姿態(tài)估計(jì)逐漸成為三維人體姿態(tài)估計(jì)領(lǐng)域的最熱門(mén)研究方向之一。多視角三維人體姿態(tài)估計(jì)能夠通過(guò)利用多個(gè)視角的數(shù)據(jù)，來(lái)補(bǔ)充在遮擋、相機(jī)運(yùn)動(dòng)等復(fù)雜情況下缺失的關(guān)節(jié)點(diǎn)位置信息，減輕單視角三維人體姿態(tài)估計(jì)存在的深度模糊問(wèn)題。但在實(shí)際應(yīng)用的非限定環(huán)境下，受場(chǎng)景背景、相機(jī)拍攝角度、光照、遮擋等復(fù)雜因素的影響，不同視角的圖像信息間存在很大的視覺(jué)表征差異，導(dǎo)致跨視角有效特征提取和融合十分具有挑戰(zhàn)性。

我院研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)許多現(xiàn)有的多視角三維人體姿態(tài)估計(jì)方法存在忽略關(guān)節(jié)點(diǎn)多維度隱含信息、依賴(lài)特定場(chǎng)景的相機(jī)參數(shù)、語(yǔ)義特征挖掘不足等問(wèn)題，研究了基于深度語(yǔ)義圖編碼器和基于漸進(jìn)性時(shí)空融合的多視角三維人體姿態(tài)估計(jì)方法。該研究通過(guò)提取描述人體關(guān)節(jié)點(diǎn)豐富空間結(jié)構(gòu)信息的語(yǔ)義圖嵌入特征，構(gòu)建實(shí)現(xiàn)不同特征間動(dòng)態(tài)交互和融合的空間語(yǔ)義圖編碼器以及跨視角時(shí)空特征融合方法，充分挖掘不同視角關(guān)節(jié)點(diǎn)隱含的深層語(yǔ)義知識(shí)，增強(qiáng)姿態(tài)特征的表征性。

方法框架圖

該研究在不依賴(lài)相機(jī)外參的情況下，有效減輕了深度模糊問(wèn)題，提升了三維人體姿態(tài)估計(jì)性能。相關(guān)成果發(fā)表在人工智能頂會(huì)AAAI Conference on Artificial Intelligence（CCF A類(lèi)）和計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與多媒體頂會(huì)ACM International Conference on Multimedia（CCF A類(lèi)）上。

上述工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目的支持。

相關(guān)論文鏈接：

https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/28549

https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3581783.3612098