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摘要：本发明涉及人体姿态估计技术领域，解决了传统方法难以在单尺度特征上提升关键点高效性的技术问题，尤其涉及一种多级高效人体姿态估计系统及方法，该系统包括：依次对输入图像进行特征提取，并分别生成低级特征、中级特征以及高级特征的局部特征提取模块、空间特征提取模块和全局特征提取模块。该方法包括：依次获得输入图像的低级特征、中级特征以及高级特征，并将高级特征的空间尺度转换为二维空间特征，并利用反卷积恢复二维空间特征的尺度大小得到输入图像中与高级特征对应的关键点位置。本发明克服了传统方法难以在单尺度特征上提升关键点高效性的缺陷，能有效提升关键点的准确率，并且保持较好的运行速度。
主权项：1.一种多级高效人体姿态估计系统，其特征在于，该人体姿态估计系统仅获取输入图像的单一尺度最终输出图像中人体姿态的估计结果，该系统包括：依次对输入图像进行特征提取，并分别生成低级特征、中级特征以及高级特征的局部特征提取模块、空间特征提取模块和全局特征提取模块；所述低级特征经过空间削减器降低其空间尺度大小，得到特征大小为Cs×Hs×Ws的空间削减特征作为空间特征提取模块的输入，所述中级特征与空间削减特征相加，并将其空间维度展平，得到用于在全局特征提取模块中进行运算的展平特征；所述全局特征提取模块输出高级特征后，利用维度转换将输入图像的高级特征的空间尺度转换为二维空间特征，并利用反卷积恢复二维空间特征的尺度大小，输出图像中人体姿态的估计结果。
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百度查询： 安徽建筑大学 一种多级高效人体姿态估计系统及方法
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