基于多核稀疏编码的三维人体姿态估计

为了准确有效的重构多视角图像中的三维人体姿态,该文提出一种基于多核稀疏编码的人体姿态估计算法.首先,针对连续帧姿态估计的歧义问题,该文设计了一种用于表达多视角图像的HA-SIFT描述子,其中,人体局部拓扑、肢体相对位置及外观信息被同时编码;然后,在多核学习框架下建立同时考虑特征空间内在流形结构与姿态空间几何信息的目标函数,并在希尔伯特空间优化目标函数以更新稀疏编码、过完备字典与多核权值;最后,利用姿态字典原子的线性组合来估计对应未知输入的三维人体姿态.实验结果表明,与核稀疏编码、Laplace稀疏编码及Bayesian稀疏编码相比,文本方法具有更高的估计精度.