m基于遗传优化的凸松弛算法完成从二维人体图像中提取三维姿态的matlab仿真

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.算法涉及理论知识概要

      三维姿态估计是计算机视觉领域中一个非常重要的问题，它在许多应用中都具有重要的作用，如人机交互、姿态识别、动作捕捉等。在过去的几年中，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的方法取得了很大的进展，但是这些方法仍然存在许多问题，如对于遮挡和复杂姿态的处理等。

二维人体图像到三维姿态的转换一直是计算机视觉领域中的难题。在本文中，我们将介绍一种新的方法，该方法使用基于凸松弛的方法来估计三维姿态。凸松弛是一种数学优化方法，它可以用来解决许多实际问题，包括姿态估计。我们还将使用遗传优化算法来进一步提高凸松弛算法的性能。

      凸松弛是一种数学优化方法，它可以用来解决许多实际问题，包括姿态估计。在本文中，我们将使用凸松弛算法来估计三维姿态。凸松弛算法使用了一种强大的数学工具，称为凸优化，该工具可以在不知道准确模型参数的情况下，通过最小化目标函数来估计模型参数。凸优化是一种非常有效的优化方法，因为它可以保证全局最优解。

       基于遗传优化的凸松弛算法，凸松弛算法是一种非常强大的数学工具，但是在实际应用中，它仍然存在许多问题，如局部最优解和收敛速度慢等。为了解决这些问题，我们将引入遗传优化算法来进一步提高凸松弛算法的性能。

        遗传优化算法是一种基于生物学进化理论的优化算法，它通过模拟自然选择和遗传变异来搜索最优解。在本文中，我们将使用遗传优化算法来搜索凸松弛算法的最优解。具体来说，我们将使用遗传优化算法来搜索凸松弛算法的参数，以使目标函数最小化。使用遗传优化算法可以加快凸松弛算法的收敛速度，并且可以更好地避免局部最优解。提出的基于遗传优化的凸松弛算法的性能。我们将我们的方法与一些最新的三维姿态估计方法进行比较，包括基于深度学习的方法和基于传统优化方法的方法。

       遗传优化长度为L的n个二进制串bi(i＝1，2，…，n)组成了遗传算法的初解群，也称为初始群体。在每个串中，每个二进制位就是个体染色体的基因。根据进化术语，对群体执行的操作有三种：

1．选择(Selection)

这是从群体中选择出较适应环境的个体。这些选中的个体用于繁殖下一代。故有时也称这一操作为再生(Reproduction)。由于在选择用于繁殖下一代的个体时，是根据个体对环境的适应度而决定其繁殖量的，故而有时也称为非均匀再生(differential reproduction)。

2．交叉(Crossover)

这是在选中用于繁殖下一代的个体中，对两个不同的个体的相同位置的基因进行交换，从而产生新的个体。

3．变异(Mutation)

       这是在选中的个体中，对个体中的某些基因执行异向转化。在串bi中，如果某位基因为1，产生变异时就是把它变成0；反亦反之。

4.全局最优收敛(Convergence to the global optimum)

        当最优个体的适应度达到给定的阀值，或者最优个体的适应度和群体适应度不再上升时，则算法的迭代过程收敛、算法结束。否则，用经过选择、交叉、变异所得到的新一代群体取代上一代群体，并返回到第2步即选择操作处继续循环执行。

3.MATLAB核心程序

clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng('default')
 
%初始spread 
mu     = 1;
 
%根据遗传算法进行参数的拟合
MAXGEN = 20;
NIND   = 50;
Chrom  = crtbp(NIND,1*10);
%14个变量的区间
Areas  = [0.5;
          1.5];
 
FieldD = [rep([10],[1,1]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,1])];
 
LR     = zeros(NIND,1);
MU2    = zeros(MAXGEN,1);
gen              = 0;
 
for a=1:1:NIND 
    a
    LR(a)    = mu;       
    %计算对应的目标值
    errs     = func_obj(LR(a));
    E        = errs;
    J(a,1)   = E;
end
 
Objv  = (J+eps);
gen   = 0; 
 
while gen < MAXGEN;   
      gen
     
      P1 = 0.9;
      P2 = 1-P1;
 
      FitnV=ranking(Objv);    
 
      Selch=select('sus',Chrom,FitnV);    
      Selch=recombin('xovsp', Selch,P1);   
      Selch=mut( Selch,P2);   
      phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   
      for a=1:1:NIND  
          if  gen == 1
              LR(a)    = mu;               
          else
              LR(a)    = phen1(a,1);      
          end
          
          %计算对应的目标值
          errs    = func_obj(LR(a));
          E       = errs;
          JJ(a,1) = E;
      end 
      Objvsel=(JJ+eps);    
      [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   
      gen=gen+1; 
 
      %保存参数收敛过程和误差收敛过程以及函数值拟合结论
      MU2(gen)   = mean(LR);
      Error(gen) = mean(JJ);
      deltaf     = Error(gen);
end