《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于关键点的类别级三维可形变目标姿态估计

Category-oriented 3d articulated objects pose estimation based on key points

免费全文下载 (已被下载 次)  
获取PDF全文
作者 曾一芳,钱伟中,王旭鹏,杨玺
机构 电子科技大学 信息与软件工程学院
统计 摘要被查看 次,已被下载
摘要 为了解决类别级三维可形变目标姿态估计问题,本文基于目标的关键点,提出了一种面向类别的三维可形变目标姿态估计方法。该方法设计了一种基于关键点的端到端深度学习框架,框架以PointNet++为后端网络,通过特征提取、部位分割、关键点提取和基于关键点的姿态估计部分实现可形变目标的姿态估计,具有计算精度高、鲁棒性强等优势。同时,基于ANCSH方法设计了适用于K-AOPE网络的关键点标准化分层表示方法,该方法仅需提取目标少量的关键点即可表示类别物体。为了验证方法的有效性,在公共数据集shape2motion上进行测试。实验结果显示,本文提出姿态估计方法(以眼镜类别为例)在旋转角上的误差分别为2.3°、3.1°、3.7°,平移误差分别为0.034、0.030、0.046,连接状态误差为2.4°、2.5°,连接参数误差为1.2°、0.9°,0.008、0.010。与ANCSH方法相比,本文所提方法具有较高的准确性和鲁棒性。
关键词 关键点;类别姿态估计;可形变目标;分层标准空间;
基金项目
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2022-01-052.html
收稿日期
修回日期
页码 -
中图分类号 TP391
文献标志码