部分观察下的人类姿态估计

可靠的单目图像下的人类姿态估计（HOE）对于自动化智能体理解人类意图至关重要。虽然在完全观察下已取得显著进展，但现有方法在部分观察情况下容易做出错误预测，并给出意外的高置信度。为解决上述问题，本研究首先开发了一种名为 Part-HOE 的方法，通过估计目标人员可见关节来估计姿态，从而能够处理部分观察。随后，我们引入一种信心感知的姿态估计方法，实现了在部分观察下的更准确姿态估计和更合理的信心估计。我们的方法在公共数据集和自建数据集上有效性得到验证，在部分观察场景中显示出卓越的准确性和可靠性改进。特别是，我们在实际实验中表明，该方法可以提高机器人跟随人员（RPF）任务的鲁棒性和一致性。