基于几何统计的人体姿态语义描述方法

作     者：张新峰 范铭 曹哲宇 杨文强 于海洋 张海兵 李斌 Zhang Xinfeng;Fan Ming;Cao Zheyu;Yang Wenqiang;Yu Haiyang;Zhang Haibing;Li Bin

作者机构：扬州大学信息工程学院(人工智能学院)扬州225127 江苏省知识管理与智能服务工程研究中心扬州225127 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2023年第37卷第8期

页      面：52-59页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(61801417 61972335)项目资助 

主　　题：姿态识别 语义描述 智能监控 关键点检测 关键点集合 几何统计 

摘      要：准确高效地对人体姿态进行语义描述是识别人类行为的重要部分,也是快速了解个体状态以及发生事件的关键。近年来,人体关键点检测技术获得了长足的发展,然而针对人体姿态语义描述的研究并未引起足够重视。为此,本文提出了一种基于几何统计的人体姿态语义描述方法。首先将获得的人体关键点划分为若干集合,然后提取每个关键点集合的几何分布特征用于描述人体姿态,最后采用层次策略判断人体姿态的语义。该方法采用了集合的思想来提高识别人体姿态的鲁棒性。在不同真实场景数据集上的实验结果表明,所提方法在简单和复杂单人姿态的IFD和PASCAL数据集上识别人体姿态的平均准确率分别达到了90.8%和77.1%,对于复杂多人姿态的MPII数据集准确率为77.2%,均优于对比方法,可见所提方法在关键点缺失等情况下依然能够实现较准确的人体姿态语义描述。