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芯语 | 进行端到端的人体姿态估计与跟踪的研究

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引子:人体姿态估计(Human Pose Estimation,以下简称为HPE)被定义为图像或视频中人体关节(也被称为关键点-肘部、手腕等)的定位问题。它还被定义为,在所有关节姿势组成的空间中搜索特定姿势。

人体姿态检测方法的局限

当前针对人体姿态跟踪任务的方法需要先完成人体姿态检测(即关键点定位),然后根据一些设计的特征,对视频中每帧图像中出现的人体(及其姿态)进行帧间的ID维护,以完成运动轨迹的跟踪。方法上大体分为两种,主要由人体姿态检测的方式所决定。第一种称为自顶而下的方法,首先在单帧图像中进行人体检测,然后将单人图像送入姿态检测网络,最后再对帧间的姿态进行跟踪。另一种称为自底向上的方法,首先把单帧图像中所有的人体关键点找到,然后再通过一些匹配算法完成人体姿态检测,最后通过跟踪算法进行姿态跟踪。但是无论是自顶而下的方法还是自底向上的方法,由于其姿态检测的方案较为繁琐,都需要两个阶段来完成,很难达到实时性,这为姿态跟踪任务应用于实际场景中带来了困难。

FastPose算法

针对实际应用中对人体姿态估计和跟踪实时性的要求,我们提出了FastPose算法,下面是算法的整体框架,以Mask R-CNN为基础,端到端的网络的输出有三部分:第一部分为图像中的所有人体的bounding box,第二部分为每个人的关键点位置,第三部分是行人重识别所需要的128维特征。

获得以上三个子模块的输出后,将视频中每帧图像的三组输出送入最后的姿态跟踪模块,可以完成姿态跟踪任务。在该模块中,通过人体的遮挡状态来判断是否使用重识别特征来进行跟踪。人体的遮挡状态由该人体被检测出的关键点数量决定,如果超出关键点数量阈值,则判断其未受到遮挡,否则,其被判断为受遮挡状态。


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