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申请/专利权人：江南大学;第图(苏州)生物科技有限公司
摘要：本发明涉及计算机视觉识别技术领域，特别是基于交替时空编码器的三维人体姿态估计方法及系统。设计了结合图卷积的空间编码器，通过图卷积网络和自注意力机制分别学习人体关节点的局部和全局特征，增强了捕捉关节点复杂空间关系的能力。设计了基于聚焦注意力的时序编码器，通过聚焦注意力机制在不同层次上进行自注意力计算，能够融合细粒度和粗粒度特征，提高了处理冗余序列的能力。将空间编码器和时序编码器进行交替训练，有效地捕捉人体关节特征和序列时序信息，提升了三维姿态估计精度。
主权项：1.基于交替时空编码器的三维人体姿态估计方法，其特征在于：包括，输入二维姿态序列并将其映射到高维特征得到姿态表达；使用SMPL模型进行位置编码，结合高维特征以引入关节点位置先验信息；构建结合图卷积的空间编码器以捕获人体关节点局部特征，并通过时序编码器处理姿态序列的时序信息；时序编码器集成聚焦注意力机制，优化对细粒度特征与粗粒度特征的融合，得到全局和局部依赖关系；通过回归头模块预测每个关节点的三维坐标，得到精确的三维人体姿态估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 第图(苏州)生物科技有限公司 基于交替时空编码器的三维人体姿态估计方法及系统
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