【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及图像检测。
技术介绍
1、人工智能和深度学习技术的最新进展使基于图像的姿态估计(pose estimation)技术成为现实。
2、姿态估计技术可以用于动作检测，其中，三维姿态估计技术能够比二维姿态估计获得更加精细的检测结果。
3、姿态估计技术还可以用于数字人(digital human)技术，其中，对图像中真实人物的姿态估计结果可以与身体形状(body shape)检测、头型(head shape)检测、情绪(emotion)检测、语音(speech)检测和自然语言处理(natural language processing，nlp)等结果进行融合(fuse)，能够生成数字人。
4、在姿态估计技术中，可以对图像特征的提取结果进行处理，以生成图像中的对象(object)的网格(mesh)信息，基于这些网格信息能够识别出对象的姿态。其中，图像中的对象可以是图像中的人、动物或其它物体等。
5、应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述，不能仅仅因为这些方案在本申请的
技术介绍
部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
技术实现思路
1、但是，专利技术人发现：在姿态估计技术中，在对图像特征的提取结果进行处理时，通常采用降维的处理方式，即，用于生成网格信息的特征的数量会变少，因此，难以得到更为精确的姿态估计结果。
2、针对上述技术问
3、根据本申请实施例的一个方面，提供一种姿态估计装置，该姿态估计装置包括：
4、提取单元，其提取图像的特征；
5、维度变换单元，其对提取的所述特征进行升维处理，并对所述升维处理后的结果进行降维处理；以及
6、估计单元，其基于所述降维处理后的结果进行姿态估计，并输出姿态估计的结果。
7、根据本申请实施例的另一个方面，提供一种姿态估计方法，该姿态估计方法包括：
8、提取图像的特征；
9、对提取的所述特征进行升维处理，并对所述升维处理后的结果进行降维处理；以及
10、基于所述降维处理后的结果进行姿态估计，并输出姿态估计的结果。
11、根据本申请实施例的另一个方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器被配置为执行所述计算机程序而实现如前所述的姿态估计方法。
12、本申请实施例的有益效果之一在于：对提取出的图像特征进行升维处理，然后进行降维处理，该升维处理能够增加特征的数量，从而使得网格的信息更加精确，由此，能够得到更为精确的姿态估计结果。
13、参照后文的说明和附图，详细公开了本申请实施例的特定实施方式，指明了本申请实施例的原理可以被采用的方式。应该理解，本申请的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本申请的实施方式包括许多改变、修改和等同。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种姿态估计装置，该姿态估计装置包括：
2.如权利要求1所述的姿态估计装置，其中，
3.如权利要求2所述的姿态估计装置，其中，
4.如权利要求3所述的姿态估计装置，其中，
5.如权利要求1所述的姿态估计装置，其中，
6.一种电子设备，所述电子设备包括权利要求1至5中任一项所述的姿态估计装置。
7.一种姿态估计方法，该姿态估计方法包括：
8.如权利要求7所述的姿态估计方法，其中，
9.如权利要求8所述的姿态估计方法，其中，
10.如权利要求7所述的姿态估计方法，其中，提取图像的特征，包括：
【技术特征摘要】
1.一种姿态估计装置，该姿态估计装置包括：
2.如权利要求1所述的姿态估计装置，其中，
3.如权利要求2所述的姿态估计装置，其中，
4.如权利要求3所述的姿态估计装置，其中，
5.如权利要求1所述的姿态估计装置，其中，
6.一种电子设备，所述...
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