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3D視覺在人體姿態(tài)估計(jì)算法的應(yīng)用

共 2320字,需瀏覽 5分鐘

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2022-11-24 21:15

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編輯丨新機(jī)器視覺
來源丨上海交大類腦智能應(yīng)用技術(shù)研究中心
人體姿態(tài)估計(jì)是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題。對(duì)人體骨架關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確提取并構(gòu)建人體骨架模型,為進(jìn)一步的人體姿態(tài)識(shí)別、實(shí)時(shí)交互游戲等應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。但是傳統(tǒng)的基于RGB圖像的方法容易受到光照、陰影、復(fù)雜背景的影響,準(zhǔn)確度不高并且算法復(fù)雜。利用深度圖像技術(shù)可以有效地解決上述問題,利用深度信息可以快速地進(jìn)行背景分割,抗干擾性能好,算法效率高。
本文主要研究基于深度圖像的人體關(guān)節(jié)定位算法。算法對(duì)深度圖像素點(diǎn)周圍區(qū)域的深度進(jìn)行格點(diǎn)化采樣以提取其深度特征,再使用隨機(jī)森林分類器進(jìn)行像素點(diǎn)分類,對(duì)同一類別的點(diǎn)使用Mean Shift算法聚類出中心點(diǎn),以該中心點(diǎn)作為關(guān)節(jié)點(diǎn)位置。該算法可對(duì)人體全身關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位。

局域深度特征提取


本文中采用如圖1所示的局域深度采樣特征。其中藍(lán)色點(diǎn)表示圖像I中給定的像素x,以該像素為中心生成一個(gè)5*5的格點(diǎn)矩陣,紅色的格點(diǎn)表示要進(jìn)行深度采樣的點(diǎn)。
圖1 局域深度采樣示意圖

隨機(jī)森林分類器


分類器是對(duì)樣本進(jìn)行分類的算法的統(tǒng)稱,在機(jī)器學(xué)習(xí)中有許多種分類器可供我們選擇使用,包括邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)(SVM)、決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。綜合考慮分類的精度與效率,本課題中采用的是隨機(jī)森林分類器。
隨機(jī)森林分類器是由多棵決策樹組合而成的分類器,如圖2所示。決策樹的結(jié)構(gòu)類似二叉樹,由分裂結(jié)點(diǎn)和葉結(jié)點(diǎn)構(gòu)成。每一個(gè)分裂結(jié)點(diǎn)包含一個(gè)特征與閾值,像素x從根部開始,根據(jù)特征與閾值劃分進(jìn)入左子樹還是右子樹,這樣不斷地分裂直到葉結(jié)點(diǎn)。在每棵樹的葉結(jié)點(diǎn)能夠得到該像素對(duì)于各個(gè)身體部件的概率分布,將各棵樹得到的結(jié)果相加,得到最終的概率分布,擁有最高概率的一類作為最終的分類結(jié)果。
隨機(jī)森林將多棵決策樹合并在一起,準(zhǔn)確度相較于單棵決策樹有較大提升,并且多棵決策樹可以并行訓(xùn)練,提高了訓(xùn)練效率。
圖2隨機(jī)森林分類器
訓(xùn)練完隨機(jī)森林分類器后,我們利用其對(duì)像素點(diǎn)進(jìn)行分類,判斷其屬于身體的哪個(gè)部位。對(duì)于圖像中的每個(gè)像素,使用分類器對(duì)其分類后得到分類的結(jié)果,以及預(yù)測(cè)結(jié)果的概率。我們只選取圖像中預(yù)測(cè)概率高于80%的點(diǎn),這樣就能得到密度不同的分類點(diǎn)。越靠近關(guān)節(jié)點(diǎn)位置,預(yù)測(cè)概率越高,點(diǎn)的密度越大,遠(yuǎn)離關(guān)節(jié)點(diǎn)位置的密度則小。

關(guān)節(jié)點(diǎn)位置估計(jì)


在得到像素點(diǎn)分類后,我們使用Mean Shift聚類算法得到屬于同一部位像素點(diǎn)的中心,作為關(guān)節(jié)位置。
Mean Shift算法一般為一個(gè)迭代過程,先計(jì)算感興趣區(qū)域內(nèi)的偏移均值,移動(dòng)區(qū)域中心到計(jì)算出的質(zhì)心處,然后以此處作為新的起點(diǎn),繼續(xù)移動(dòng)。在迭代過程中,不斷向密度更大的地方偏移,直到移動(dòng)到這類像素點(diǎn)密度最高的中心位置而停止。此時(shí)這個(gè)位置最能代表這一類點(diǎn),我們將其作為該部位的關(guān)節(jié)點(diǎn)位置。分別對(duì)所有類別的點(diǎn)都運(yùn)行一遍此算法后,我們就能得到全身關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置。
但是由于分類結(jié)果并不一定準(zhǔn)確,聚類出的結(jié)果可能與真實(shí)關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置有所偏移,這時(shí)我們可以采用人體骨架長度比例約束條件,來矯正一部分偏移較大的關(guān)節(jié)點(diǎn),對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。

流程介紹


訓(xùn)練流程:對(duì)一幅深度圖,取關(guān)節(jié)附近的點(diǎn)作為訓(xùn)練集,對(duì)這些點(diǎn)提取深度特征,再訓(xùn)練隨機(jī)森林分類器
圖3訓(xùn)練流程示意圖
測(cè)試流程:深度圖背景分割得到人體區(qū)域圖像,使用隨機(jī)森林分類器對(duì)人體的像素點(diǎn)進(jìn)行分類,選取預(yù)測(cè)概率大于設(shè)定閾值的點(diǎn),則得到疏密不同的各關(guān)節(jié)部位像素點(diǎn),越接近關(guān)節(jié)點(diǎn)位置,像素點(diǎn)越密,再使用Mean shift算法進(jìn)行聚類,得到關(guān)節(jié)點(diǎn)位置
測(cè)試流程示意圖

運(yùn)行效果


圖4為關(guān)節(jié)定位算法的運(yùn)行效果,(a)為NTU數(shù)據(jù)集中關(guān)節(jié)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)位置;(b)是算法對(duì)同一張深度圖中關(guān)節(jié)點(diǎn)的定位結(jié)果;(c)為自制的Kinect測(cè)試集上的運(yùn)行效果;(d)為采用公司研制的TOF相機(jī)模塊拍攝的深度圖的運(yùn)行效果??梢灾庇^地看出定位效果較為良好。TOF相機(jī)的分辨率為320*240,因此相同距離下人體在畫面中所占比例更大。 
(a) (b)
(c) (d)
圖4 算法運(yùn)行效果示例
注:
(a)NTU測(cè)試集真值,25關(guān)節(jié)
(b)NTU測(cè)試集 
(c)自制測(cè)試集
(d)TOF相機(jī)拍攝圖像

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