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公开(公告)号：CN117475506A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311034417.5
申请日：2023-08-17
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的视图不变人体动作姿态匹配方法，首先通过已有的2D人体姿态检测器提取人体运动的姿态热图，然后使用深度学习模型推理嵌入姿态，得到对应姿态在嵌入空间分布的均值和方差，最后通过计算分布之间的相似性得到其对应姿态的视觉匹配度。本发明用于跨视图学习人体姿态的视图不变特征，仅使用2D人体关键点作为输入，解决2D姿态存在的不确定性，嵌入的2D人体姿态可以跨视图进行姿态相似性度量。本发明通过跨视图的运动姿态匹配，还可以判断一些任务执行是否正确，以及可以通过与异常行为进行比较，从而提前预知异常的行为并给出提示，还可以通过匹配来自不同相机的目标人员进行行人重识别等。
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