摘要

为了克服传统人体姿态特征识别方法在准确识别姿态特征方面的局限性和易导致识别精度低的问题，提出了一种基于多网络融合技术的人体姿态特征识别算法.该算法首先通过改进的VGG-19网络获取人体姿态信息，同时加入残差模块以细化关节位置和编码获取到的初步特征；其次，利用解码网络执行反卷积采样操作，以获取更大的细粒度分辨率；再次，设计了图位姿细化模块，提取并分析动作特征关键点之间的关系，以解决人体被部分遮挡时姿态特征识别准确率低的问题.在公开数据集和自建数据集上的实验结果表明，该算法在准确性和有效性方面表现较好，准确率分别达到了99%和98%.

关键词