公开(公告)号：CN113449681B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202110799161.1

申请日：2021-07-15

申请人： 东南大学

发明人： 张宇 ,  米思娅 ,  贺成权

IPC分类号： G06V40/20 ,  G06V10/34 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种联合注意力机制的3D人体姿态识别双分支网络模型，该模型通过两个并行分支可以同时学习到人体各个关节的特征信息分布和注意力分布，然后通过注意力分布来强化模型对于人体关节的专注能力。其中，注意力分支采用沙漏式网络结构。最后，模型通过根节点模块来解析深度信息，通过根节点相关姿态模块来解析3D人体相关姿态。本发明提出的模型通过双分支结构并行学习人体姿态的特征表示和注意力分布，并借助注意力分布有效提高了模型对人体关节的专注能力，从而极大地降低了模型在人体姿态识别上的关节定位误差。

公开(公告)号：CN113449681A

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202110799161.1

申请日：2021-07-15

申请人： 东南大学

发明人： 张宇 ,  米思娅 ,  贺成权

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种联合注意力机制的3D人体姿态识别双分支网络模型，该模型通过两个并行分支可以同时学习到人体各个关节的特征信息分布和注意力分布，然后通过注意力分布来强化模型对于人体关节的专注能力。其中，注意力分支采用沙漏式网络结构。最后，模型通过根节点模块来解析深度信息，通过根节点相关姿态模块来解析3D人体相关姿态。本发明提出的模型通过双分支结构并行学习人体姿态的特征表示和注意力分布，并借助注意力分布有效提高了模型对人体关节的专注能力，从而极大地降低了模型在人体姿态识别上的关节定位误差。