计算机辅助设计与图形学学报

作者：朱妍, 汪楷, 汪粼波, 方贤勇

关键词：人体体形和姿态估计, 单幅图像, 多尺度注意力, 生成对抗网络

基于图像的人体姿态和体形估计常常因人体被遮挡而充满挑战.为此, 提出一种基于单幅图像的姿态和体形估计方法.首先提出多尺度的注意力模块策略, 输出具有丰富上下文信息的多尺度注意力特征, 以有效地获得不受遮挡影响的全局的姿态和体形分布; 然后提出基于热图的条件生成对抗网络策略, 将由关节热图得到的姿态估计作为约束, 实现网格精细调整; 最后借助这2个策略得到的姿态和体形估计方法实现全局预测和局部细节求精的结合.在Ubuntu环境下, 在3DPW, 3DOH50K和Human3.6M公开数据集上的实验结果表明, 与SMPLify, GraphCMR和SPIN等方法相比, 所提方法在身体部分被遮挡时重建效果更好, 并在ACK, AVE和PA-MPJPE等定量评价指标上取得了更好的结果.

来源：2024年第1期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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