第３８卷第３期２０２３年６月北京信息科技大学学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｅｉｊｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＶｏｌ.３８Ｎｏ.３Ｊｕｎ.２０２３文章编号:１６７４－６８６４(２０２３)０３－００１５－０７ＤＯＩ:１０１６５０８/ｊ.ｃｎｋｉ.１１－５８６６/ｎ.２０２３０３００３基于全局特征信息感知网络的二维人体姿态估计梁国政１ꎬ２ꎬ罗倩１ꎬ２ꎬ张帆１ꎬ２ꎬ郭亚男１ꎬ２(１.北京信息科技大学信息与通信工程学院ꎬ北京１００１０１ꎻ２.北京信息科技大学信息产业部重点实验室ꎬ北京１００１０１)摘要:针对高分辨率网络(ｈｉｇｈ￣ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋꎬＨＲＮｅｔ)在人体姿态估计任务中全局特征信息获取能力不足导致的人体关键点预测不够准确的问题ꎬ提出一种基于全局特征信息感知网络的人体姿态估计模型ꎮ该模型采用双分支结构ꎬ包括ＨＲＮｅｔ分支和全局特征信息感知分支ꎬ其中全局特征信息感知分支中全局特征信息获取模块将图片分割成多个序列块ꎬ再通过编码器获取其全局特征ꎬ最后通过全局特征信息融合模块将全局特征信息高效地嵌入ＨＲＮｅｔ分支中ꎮ在ＣＯＣＯ数据集和ＭＰＩＩ数据集上的实验结果表明ꎬ与其他传统的人体姿态估计模型相比ꎬ改进后模型的精度有明显提升ꎮ关键词:深度学习ꎻ人体姿态估计ꎻ特征融合ꎻ关键点估计中图分类号:ＴＰ１８３文献标志码:Ａ２ＤｈｕｍａｎｐｏｓｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｇｌｏｂａｌｆｅａｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋＬＩＡＮＧＧｕｏｚｈｅｎｇ１ꎬ２ꎬＬＵＯＱｉａｎ１ꎬ２ꎬＺＨＡＮＧＦａｎ１ꎬ２ꎬＧＵＯＹａｎａｎ１ꎬ２(１.ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＢｅｉｊｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＢｅｉｊｉｎｇ１００１０１ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＩｎｄｕｓｔｒｙꎬＢｅｉｊｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＢｅｉｊｉｎｇ１００１０１ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｎａｃｃｕｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｈｕｍａｎｋｅｙｐｏｉｎ...
