[00223133]一种单目彩色视频的三维人体关节点定位方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710453792.1
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
中山大学
进入空间
所在地：广东广州市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
摘要：本发明提供了一种单目彩色视频的三维人体关节点定位方法，包括以下步骤S1、构建可配置的深度模型，并在该深度模型中引入时序信息；S2、采集训练样本，并利用训练样本学习出深度模型的参数；S3、利用S2中学习得到的参数对深度模型进行初始化，将需要进行三维人体关节点定位的单目彩色视频数据转化为连续多帧二维图像，输入深度模型以进行分析；针对每帧二维图像，输出其中人物的三维人体关节点坐标。本发明利用深度学习，构建深层次的卷积神经网络，来从大量的训练样本中自动学习出有效的时空特征，而不再依赖人工设计的先验条件和人体关节结构约束；通过学习出的有效特征，直接回归出人体的关节点位置。
摘要：本发明提供了一种单目彩色视频的三维人体关节点定位方法，包括以下步骤S1、构建可配置的深度模型，并在该深度模型中引入时序信息；S2、采集训练样本，并利用训练样本学习出深度模型的参数；S3、利用S2中学习得到的参数对深度模型进行初始化，将需要进行三维人体关节点定位的单目彩色视频数据转化为连续多帧二维图像，输入深度模型以进行分析；针对每帧二维图像，输出其中人物的三维人体关节点坐标。本发明利用深度学习，构建深层次的卷积神经网络，来从大量的训练样本中自动学习出有效的时空特征，而不再依赖人工设计的先验条件和人体关节结构约束；通过学习出的有效特征，直接回归出人体的关节点位置。
