基于时空注意力机制的3D人体姿态识别网络构建.docx
基于时空注意力机制的3D人体姿态识别网络构建
目录
基于时空注意力机制的3D人体姿态识别网络构建（1）．．．．．．．．．．．．4
一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
项目背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
目标与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
三、现有研究综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
传统方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
深度学习在人体姿态识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
典型的研究成果和不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
四、问题分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
数据集选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
训练数据量．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
特征提取与表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
可解释性和鲁棒性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
五、时空注意力机制的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
六、基于时空注意力机制的网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
网络结构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
单层网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
多层网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
参数优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
七、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
实验环境设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
结果展示与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
异常情况处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
八、结论与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
主要发现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
工作贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
展望与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
研究局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
技术改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
基于时空注意力机制的3D人体姿态识别网络构建（2）．．．．．．．．．．．38
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
时空注意力机制概述．．．．．．