深度学习驱动的体态与手势感知关键技术突破

随着信息技术的飞速发展，人们对体态和手势的精确感知计算提出了更高的要求。本文针对深度机器学习在体态与手势感知计算中的核心挑战展开研究，这些问题主要包括：一是如何将人类对感知问题的先验知识有效地融入深度学习模型，特别是对于无标记单目相机的体态感知，传统的表示方法往往缺乏足够的先验信息；二是现有的基于肌电信号的手势识别技术在精度和实时性上存在折衷，即难以同时实现高准确度和低延迟；三是设备使用过程中，用户需要频繁的标定过程，这降低了用户体验；四是大量有标注的数据对于训练深度学习模型至关重要，但获取这类数据往往是困难的。 文章的核心创新点在于： 1. 对于体态感知，作者提出了一种新颖的先验知识表示形式——高度图，它能从单目摄像头的视频中准确恢复三维人体姿态。通过双流深度卷积网络结合彩色图像和高度图，可以更好地利用人体各部位的高度信息，从而提高二维姿态估计的准确性。 2. 针对手势识别中的精度和延迟问题，作者观察到瞬时高密度肌电信号中隐藏着特定模式，这一发现使得基于实时肌电信号的手势识别成为可能。他们引入了肌电图像的概念，并构建了基于瞬时肌电图像和深度卷积网络的新型识别框架，实现了在提升准确率的同时减小延迟。 3. 为了简化标定过程并缓解数据不足的问题，文章提出了一种新的方法，即设计一种带有时序一致性的目标函数，可以从估计的人体关节二维姿态序列中恢复出三维姿态，利用人体姿态和相机参数的时间连续性来提高整体性能。 本文深入研究了深度机器学习在体态与手势感知中的挑战，并通过创新的技术手段寻求解决方案，有望推动这一领域的技术进步和应用实践。