利用结构化SVM结合CNN的层次化目标检测与人体姿态估计方法
Hierarchical target detection and human body attitude estimation based on structured SVM and CNN
1. 河南工学院 计算机科学与技术系, 河南 新乡 453003
2. 山西大学 软件学院, 太原 030013
摘要
针对现有姿态估计方法不能准确提取特征参数的问题，提出了一种基于结构化支持向量机（SSVM）与卷积神经网络（CNN）的层次化模型。首先，展示了一个基于PS部件模型的SSVM如何实现为一个两层的神经网络，其中第一层是卷积层，另一层是损失增强推理层；通过将模型的结构化形式转换为模型中的一个神经网络，提出方法可以同时学习结构模型和外观模型，同时反向传播误差以学习底层的可学习参数，这些参数可从外观模型特征中提取出来；最后，将SSVM模型转换为神经网络模型，将误差反向传播到较低层，并计算确切的SSVM损失，同时通过基于次梯度的方法来学习原始SSVM。将该模型与当前较为先进的识别模型进行了对比，结果证明提出的层次化模型的识别成功率比对比方法平均高6%，具有更强的识别性能。
基金项目
河南省高等学校重点科研项目(19A520019)
山西省基础研究计划项目—青年科技研究基金资助项目(2014021039-6)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.11.0855
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1566-1569,1581
文章编号: 1001-3695(2020)05-059-1566-04
发布历史
[2020-05-05] 印刷出版
引用本文
孙新领, 张皓, 赵丽. 利用结构化SVM结合CNN的层次化目标检测与人体姿态估计方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1566-1569,1581. (Sun Xinling, Zhang Hao, Zhao Li. Hierarchical target detection and human body attitude estimation based on structured SVM and CNN [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1566-1569,1581. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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