基于深度学习的监控场景下人物姿态识别方法

作者：宋彬; 关韬; 郭洁

来源：2017-10-26, 中国, CN201711012951.0.

本发明公开了一种基于深度学习的监控场景下人物姿态识别方法,主要用于解决计算机视觉和模式识别领域具体的人体姿态的识别问题。其实现步骤为：(1)输入图像；(2)利用快速区域卷积神经网络获取行人目标框；(3)利用全卷积神经网络对行人目标框进行掩码处理；(4)训练活动基Active#Basis模型；(5)计算测试图像的预测值；(6)输出预测值。本发明使用基于区域的卷积神经网络提取包含特征的行人目标框,使用全卷积网络去除行人目标框的干扰背景,使得对人体姿态的识别更加准确。

• 单位
  西安电子科技大学