国内刊号:11-2560/TP
国际刊号:1000-9825
发布日期:
作者:张宇,温光照,米思娅,张敏灵,耿新
单位:张宇,东南大学 计算机科学与工程学院, 江苏 南京 21118911,温光照,东南大学 计算机科学与工程学院, 江苏 南京 21118902,米思娅,东南大学 网络空间安全学院, 江苏 南京 211189;网络通信与安全紫金山实验室, 江苏 南京 21111103,张敏灵,东南大学 计算机科学与工程学院, 江苏 南京 211189;东南大学 网络空间安全学院, 江苏 南京 21118904,耿新,东南大学 计算机科学与工程学院, 江苏 南京 21118905
关键词:深度学习;二维人体姿态估计;关键点检测
基金:国家重点研发计划(2018AAA0100100);国家自然科学基金(61702095);江苏省自然科学基金(BK20190341)
人体姿态估计是计算机视觉领域的一个基础且具有挑战的任务,人体姿态估计对于描述人体姿态、描述人体行为等至关重要,是行为识别、行为检测等计算机视觉任务的基础.近年来,随着深度学习的发展,基于深度学习的人体姿态估计算法展现出了极其优异的效果.从单人人体姿态估计、自顶向下的多人人体姿态估计和自底向上的多人人体姿态估计这3种主流的人体姿态估计方式,介绍近年来基于深度学习的二维人体姿态估计算法的发展,并讨论目前二维人体姿态估计所面临的困难和挑战.最后,对人体姿态估计未来的发展做出展望.
来源:2022年第11期
《软件学报》期刊编辑部