单帧图像人体姿态估计综述.pdf

2025-03-16 约2.36万字 34页立即下载

深度神经网络在人体姿态估计中的应用研究综述.pptx 深度神经网络在人体姿态估计中的应用研究综述主讲人：目录01.深度神经网络概述02.人体姿态估计基础03.深度神经网络在姿态估计中的应用04.应用研究案例分析05.综述与展望深度神经网络概述01 神经网络基础神经网络是由大量相互连接的节点（神经元）组成的计算模型，模拟人脑处理信息的方式。神经网络的定义与组成01、前馈神经网络中信息单向流动，而反馈神经网络允许信息在神经元间双向流动，形成循环。前馈神经网络与反馈神经网络02、深度学习原理深度学习通过模拟人脑神经元的连接方式，构建多层的神经网络结构，实现复杂模式识别。神经网络的基本结构反向传播算法是深度学习中用于训练神经网络的核心算法，通过误差

2025-04-24 约1.2万字 80页立即下载

基于深度学习的人体姿态估计.docx 基于深度学习的人体姿态估计 基于深度学习的人体姿态估计 基于深度学习的人体姿态估计 摘要本篇论文采用深度学习卷积神经网络将输入的图片或视频进行局部识别，并对各种人体姿势进行卷积和池化多重操作，接着采用全连接层将其分类处理，并能实时部署相对应算对人体姿态、动作进行识别。本论文研究了已有深度学习的前沿算法，将2D人体姿势估计进行特征识别提取，实现二维图像或视频的人体姿态到三维非线性映射姿态估计。在3D人体姿态估计中，是一项比2D姿态更加难实现的任务。主要原因是3D是一个立体的、360°的深度信息，在对原来x，y轴的保留基础上，还增加了z轴的信息。接着，通过了解现有的2D人体姿态处理算

2025-01-06 约4.18万字 50页立即下载

车辆自动驾驶中的人体姿态估计与识别.pptx 车辆自动驾驶中的人体姿态估计与识别单击此处添加副标题汇报人：WPS 目录01人体姿态估计与识别技术概述02车辆自动驾驶中的人体姿态估计与识别03人体姿态估计与识别的技术发展04车辆自动驾驶中的人体姿态估计与识别的挑战与对策 人体姿态估计与识别技术概述01 人体姿态估计与识别技术的定义技术应用：在自动驾驶、智能监控、人机交互等领域具有广泛的应用前景人体姿态估计：识别和跟踪人体各部位的位置和姿态人体识别：识别图像或视频中的人体，并对其进行分类和标注技术挑战：需要处理复杂的场景和姿态变化，提高准确率和实时性 人体姿态估计与识别技术的应用场景智能监控：实时监测异常行为，提高安全防范能力智能驾驶：辅助车

2025-01-22 约2.78千字 23页立即下载

人体三维运动姿态估计方法研究.docx PAGE 1- 人体三维运动姿态估计方法研究人体三维运动姿态估计方法概述 (1)人体三维运动姿态估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在通过图像或视频数据恢复出人体在空间中的运动状态。这一技术广泛应用于虚拟现实、动作捕捉、运动分析等多个领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，人体三维运动姿态估计的准确性和实时性得到了显著提升。据统计，基于深度学习的方法在多个公开数据集上的平均姿态估计准确率已超过90%。例如，在人类行为识别挑战赛（HumanBehaviorRecognitionChallenge）中，深度学习模型在人体三维姿态估计任务上的表现已经超越了传统的基于人体关键点检测的方法。

2025-01-20 约2.26千字 4页立即下载

多视角三维人体姿态估计方法研究.docx 多视角三维人体姿态估计方法研究一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，多视角三维人体姿态估计已经成为一个重要的研究方向。这一技术可以广泛应用于运动分析、虚拟现实、人机交互、医疗康复和安全监控等领域。然而，由于人体姿态的复杂性和多变性，以及不同视角下的遮挡和模糊等问题，使得三维人体姿态估计成为一个具有挑战性的任务。本文旨在研究多视角三维人体姿态估计方法，为相关领域的研究和应用提供理论和技术支持。二、相关研究综述近年来，多视角三维人体姿态估计方法得到了广泛的研究。传统的基于模型的方法主要依赖于预先定义好的人体模型和特征提取算法，通过匹配模型和图像中的特征来估计人体姿态。然而，这种方法对于复杂

2025-02-18 约4.67千字 10页立即下载

基于整体-星型模型的人体姿态估计.pdf 小型微型计算机系统2018年12月第12期 JournalofChineseComputerSystemsVo1．39No．122018 基于整体-星型模型的人体姿态估计 代钦，石祥滨。，乔建忠，刘芳 (沈阳工程学院信息学院，沈阳110136) (东北大学计算机学院，沈阳110819) (沈阳航空航天大学计算机学院，沈阳110136) E—mail：d~qin@sic．edu．cn 摘要：针对姿态估计方法受到人体姿态多样性的影响问题，本文研究适合表示人体结构的模型，提出一种基于多模整体模型和星型模型的人体姿态估计方法．首先，使用人体整体检测器完成人体整体方位的检测，以获得初始人体候选集；然后

2024-12-25 约2.63万字 7页立即下载

基于深度学习的人体姿态估计.docx 基于深度学习的人体姿态估计 摘要本篇论文采用深度学习卷积神经网络将输入的图片或视频进行局部识别，并对各种人体姿势进行卷积和池化多重操作，接着采用全连接层将其分类处理，并能实时部署相对应算对人体姿态、动作进行识别。本论文研究了已有深度学习的前沿算法，将2D人体姿势估计通过卷积神经网络模型识别，实现二维图像或视频的人体姿态到三维姿态估计。在3D人体姿态估计中，是一项比2D姿态更加难实现的任务。主要原因是3D是一个立体的、360°的深度信息，在对原来x，y轴的保留基础上，还增加了z轴的信息。接着，通过了解现有的2D人体姿态处理算法，结合对各算法的比较对比，分析这些算法的本质和不足以及参

2023-11-26 约4.12万字 53页立即下载

《基于模板匹配的人体姿态估计》.docx 《基于模板匹配的人体姿态估计》一、引言 人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究课题，它广泛应用于人机交互、智能监控、运动分析等多个领域。近年来，随着深度学习和人工智能技术的快速发展，基于模板匹配的人体姿态估计方法受到了广泛关注。本文旨在探讨基于模板匹配的人体姿态估计的原理、方法及其在实践中的应用，并对其未来发展趋势进行展望。二、模板匹配人体姿态估计的原理基于模板匹配的人体姿态估计方法是通过将预定义的人体姿态模板与输入图像进行匹配，从而实现对人体姿态的估计。该方法主要包括模板设计、图像预处理、模板匹配和姿态估计四个步骤。 1.模板设计：根据人体各部位的特征，设计出一系列标准的人体姿态模板

2025-01-05 约8.36千字 16页立即下载

基于双流网络的人体姿态估计方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114882585 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210396540.0 (22)申请日 2022.04.15 (71)申请人陕西科技大学地址 710021

2023-05-18 约1.18万字 12页立即下载

2019-01-01 约4.29万字 65页立即下载

深度学习人体姿态估计总结汇报.pptx ;;;深度学习在人体姿态估计中的应用;人体姿态估计简介;汇报内容概览;;深度学习是机器学习的一个分支，它尝试学习数据的表示层次和内在规律。;神经网络训练;TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由Google开发并维护。它支持分布式训练，能够在不同硬件上高效运行深度学习模型。;;;基于回归的方法;关键技术点剖析及优化策略;;;感谢您下载包图网平台上提供的PPT作品，为了您和包图网以及原创作者的利益，请勿复制、传播、销售，否则将承担法律责任！包图网将对作品进行维权，按照传播下载次数进行十倍的索取赔偿！ ;数据预处理和增强技术探讨;;损失函数设计;采用动态调整学习率的方法，根据模型的训练情况

2025-04-08 约小于1千字 31页立即下载

基于深度学习的人体姿态估计与识别.pdf 基于深度学习的人体姿态估计与识别摘要随着技术不断发展，人们逐渐将侧重点逐渐放到了计算机视觉这个研究方向，而在这一重要领域，人体姿态估计与识别尤为热门并且也取得了相当程度上的发展。但是这也有着局限性，因为需要识别的图像经常受到数中因素影响从而导致准确率下降，所以早期基于手工特征的人体姿态估计 与识别的方法也无法获得足以让人们满意的结果。随着越来越多人逐渐发现，在深度学习的领域上在人体姿态估计与识别的方面上有着卓越的成效，总体上人体姿态估计与识别取得了显著的进步，尤其突出的是基于卷积神经网络的学习特征已经可以大部分替代早期手工特征的识别方法，并且可以很

2025-04-28 约3.49万字 20页立即下载

2025-04-28 约4.5千字 9页立即下载

2025-05-02 约5.89万字 96页立即下载