激光与红外

作者：池金阳

单位：1.长春电子科技学院,吉林 长春 130012；2.中国移动通信集团吉林有限公司,吉林 长春 130103；3.长春理工大学 计算机科学技术学院,吉林 长春 130022；

关键词：人体姿态估计;频域特征;Transformer;特征增强;离散余弦变换

基金：吉林省教育厅科学研究重点项目(No.JJKH20250520KJ)资助。

由于单目二维图像本身存在着二义性问题,往往会导致模型无法准确地获取关键信息,从而影响三维人体姿态估计的网络模型训练,故提出了基于空间与频域特征增强的人体姿态估计方法(FEformer)。FEformer人体姿态估计模型对骨架序列进行紧凑的频域特征表示,通过引入特征增强模块对关节序列中每帧建立细粒度的特征联系,从而提升人体姿态估计的准确性。定性效果与定量分析表明,FEformer人体姿态估计模型能够高效且精准地实现三维人体姿态估计,在Human 36 M数据集上表现出了显著的性能提升,并且对视觉成像干扰具有较强的鲁棒性。

来源：2026年第1期

《激光与红外》期刊编辑部

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