单目图像中超像素人体姿态估计方法

摘要 基于可形变部位模型方法，在单目静态图像的姿态估计中获得了较好的结果，它通过描述部位表观和部位间关联来表示人体姿态.但由于在人体部位表观特征匹配过程中受到诸多因素，尤其是受到背景的干扰，检测效果不够理想.为了有效地完成部位匹配，提出基于超像素的姿态估计算法，综合考虑了图像的底层特征和中层特征，根据中层特征超像素位置完成部位的搜索，使用底层特征梯度直方图完成部位匹配.首先完成了图像的超像素分割，将相似度相近的相邻像素整合为一个图像块；然后以超像素为单位完成人体部位的搜索，降低背景对部位识别的影响；最后根据可形变部位模型完成人体部位匹配和识别.在数据集IP和LSP上的实验结果表明，基于超像素的姿态估计算法较好地将人体部位从背景中分割出来，提高了姿态估计的准确率