突破常规：一种处理人体姿态估计中遮挡问题的组合方法

人体姿态估计是一个具有挑战性的问题，尤其是从 2D 图像进行 3D 姿态估计时，由于诸多不同因素，如遮挡、深度歧义、人物交织以及一般意义上的拥挤场景。野外的 2D 多人人体姿态估计同样遭受相同问题——遮挡、歧义以及人物身体部件的解缠。作为一个基础性问题，其拥有大量应用，包括但不限于监控、面向电子游戏与电影的经济型动作捕捉以及理疗，因此无论从实践角度还是从智力角度，这都是一个值得解决的有趣问题。尽管存在某些任何姿态估计都无法以 100% 准确率预测的情况（即便是人类也会失败的情形），已有若干算法在野外人体姿态估计中带来了新的 SOTA 性能。我们考察了几种采用不同方法的算法，并提出了我们自己的方法来解决一个持续困扰的问题，即遮挡。