FP-Net:基于任意角度单幅人体图像的正面姿态估计

作者：陈路飞; 张勇^*; 唐永正; 尹宝才

来源：计算机辅助设计与图形学学报, 2022, 34(10): 1604-1612.

• 姿态估计
• 行为分析
• 多角度图像

准确提取人体正面姿态,能够更好地辅助进行行为识别、图像生成和虚拟试衣工作.然而,侧面图像、背面图像存在人体自遮挡、关键点不可见等问题,使正面姿态提取非常困难.因此,设计并实现了基于任意角度单幅人体图像的正面姿态估计网络FP-Net(frontal pose network).首先,制作了多角度人体图像数据集,为模型设计提供数据支持;其次,为了提高模型预测结果的准确性,设计了基于Anchor pose的回归模块和基于三维姿态的特征融合模块;最后,通过FP-Net实现了任意角度人体图像的正面姿态提取.在BJUT Taichi和CMU Panoptic数据集上采用PCK评价指标进行消融实验,结果表明所提方法有效地提高了人体正面姿态估计的准确率.

• 单位
  北京工业大学