摘要
本申请涉及计算机视觉技术领域,特别涉及一种深度增强的三维人体姿态估计方法、装置、设备及介质。所述方法包括提取待估计图像的深度特征、二维人体姿态及平面特征;基于深度特征回归人体关节点的不确定性,并基于将人体关节点的不确定性作用于深度特征以得到增强深度特征;将增强深度特征、二维人体姿态及平面特征进行特征融合以得到融合特征;基于融合特征估计待估计图像的三维人体姿态。本申请首先通过精确提取和显式表征深度特征捕捉人体姿态中的深度特征,然后利用不确定性对深度特征进行自适应增强,保证有效的深度信息被合理利用并避免深度特征中的噪声对姿态估计任务造成干扰,有效减缓深度模糊的影响,提高了三维人体姿态估计的准确性。
技术关键词
人体关节点
三维人体姿态估计
融合特征
贝叶斯神经网络
计算机可读程序
图像
计算机视觉技术
深度值
捕捉人体
可读存储介质
特征提取模块
处理器
注意力机制
终端设备