基于单目视频的全域协同人体姿态估计算法
刘鹏
周平平
重庆移通学院 重庆 401420;公共大数据安全技术重庆市重点实验室 重庆 401420
摘要：受深度信息缺失影响,人体二维姿态提升到三维姿态具有极大的挑战性.如何有效协同输入信息的时空特征成为解决该挑战性问题的关键.为此,文章设计实现了一种全新的算法,称为全域协同Mamba网络(GCMam-Net),旨在充分利用Mamba网络选择性状态空间的特性和注意力机制提取全局上下文的优势,从全局与局部两个视角对姿态特征进行融合.通过设计,实现了Tem-AG模块、Spa-Mam模块协同提取时空间信息,还将TS-Fus模块对姿态相关特征进行整理融合.经过严格的消融实验,所提出的GCMam-Net算法在两个基准数据集:Human 3.6M和MPI-INF-3DHP上取得了优异的结果,证明了方法的有效性和泛化性.
关键词：人体姿态估计协同提取Mamba网络注意力机制
论文发表日期：2026-02-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 80-83 )