[发明专利]一种多人图像上的人体骨骼关键点的位置排布检测方法

摘要

本发明公开了一种多人图像上的人体骨骼关键点的位置排布检测方法，通过构建并训练全卷积深度神经网络，将人体骨骼关键点原始彩色图像经初步处理后转化为深度图再作为该全卷积深度神经网络的输入，经若干阶段的循环变换计算输出18骨骼关键点位置的18层人体骨骼单关键点置信图以及17个人体骨骼关键点链接段的17层人体骨骼单段关键点链接场图，在多阶段循环变换计算中，利用循环结束验证判断公式验证循环结束的节点，另外，还通过计算多阶段循环变换计算总损失L对多阶段循环变换计算进行训练控制，本发明有效地利用特征信息、结合全局与局部信息，从而输出更加丰富的特征信息，提高骨骼关键点的定位效果。

主权项

1.一种多人图像上的人体骨骼关键点的位置排布检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：将人体骨骼关键点原始彩色图像输入至人体位置和纹理全卷积神经网络训练模型f；经人体位置和纹理全卷积神经网络训练模型f计算生成突显人体骨骼关键点原始彩色图像上每个人的位置和纹理的人体位置和纹理彩色特征图F；将人体位置和纹理彩色特征图F经RGB转灰度计算后生成人体位置和纹理灰度特征图F'；将人体位置和纹理灰度特征图F'分别输入至若干阶段的人体骨骼关键点质信全卷积神经网络训练模型ρ^k和若干阶段的人体骨骼关键点链接场全卷积神经网络训练模型进行多阶段循环变换计算；人体位置和纹理灰度特征图F'经每个阶段的人体骨骼关键点质信全卷积神经网络训练模型ρk变换计算生成表示各个骨骼关键点位置的每个阶段的人体骨骼关键点质信图sk；人体位置和纹理灰度特征图F'经每个阶段的人体骨骼关键点链接场全卷积神经网络训练模型变换计算生成表示两个物理上链接的骨骼关键点之间的链接关系的每个阶段的人体骨骼关键点链接场图l^k；每个阶段变换计算生成的每个阶段人体骨骼关键点质信图sk和每个阶段人体骨骼关键点链接场图lk进行融合计算生成人体骨骼关键点融合特征图后再进行下个阶段的循环变换计算；及根据最终阶段变换计算生成的人体骨骼关键点质信图sk和人体骨骼关键点链接场图lk计算得到输入的人体骨骼关键点原始彩色图像上的每个人的所有骨骼关键点的位置排布信息；其中，k为多阶段循环变换计算中的第k个阶段。