● 摘要
姿态估计技术在多个领域有广泛的应用前景，是近年来研究的热点问题。本文以构造一个自动化的姿态估计系统为出发点，将系统主要分为检测人体目标和估计人体姿态两大模块。我们的工作主要包括三个部分：首先详细分析了构成系统的各个算法的性能，为后续改进算法打下基础。检测图像中的人体目标是进行姿态估计的必要前提，我们在充分理解各个算法的优势的基础上，组合包括人脸检测、行人检测、轮廓匹配在内的多个检测算法，在检测环节中增加了验证环节，保证了检测结果的准确率。其次，我们依据算法和数据的有偏性，结合我们的研究目标对检测环节的各个算法的结果施加约束，排除了大量的错误检测结果。再次，在姿态估计环节，考虑到模型定义对估计结果有重大影响，我们通过重新定义人体模型，采用更严格的人体模型约束，进一步提高了算法的效果。在文章的最后，我们做了两组对比试验，第一组实验确定了Ferrari的算法在已有算法中效果最好，第二组实验将我们的改进算法与Ferrari算法做对比，结果证明我们的改进算法在两方面优于Ferrari算法，其一是我们的改进算法输出的错误结果远少于Ferrari算法，其二是对于正确的结果，我们的改进算法比Ferrari算法更接近真实的姿态。