文章标题
作者姓名
关键词
单位名称
检索
AI智能检索
学术期刊
首页
文章
期刊
投稿
首发
学术会议
图书中心
新闻
新闻动态
科学前沿
合作
我们
一封信
按学科分类
按期刊分类
医药卫生
(24)
工程技术
(42)
数学与物理
(12)
经济与管理
(12)
人文社科
(44)
化学与材料
(9)
信息通讯
(10)
地球与环境
(25)
生命科学
(2)
首页
>
基于混合关节肢体模型的深度人体姿态估计方法
DOI
:
,
PDF
下载:
358
浏览: 438
作者
:
刘秉瀚1
;
李振达2
;
柯逍2
;
;
作者单位
:
1.福州大学数学与计算机科学学院;2.福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室
;
关键词
:
深度学习
;
深度卷积神经网络
;
人体姿态估计
;
图像模型
;
摘要:
提出基于关节外观和关节间空间关系的模型与深层神经网络结构(DCNN)相结合的混合模型,解决人体姿态估计问题.首先,对人体构建图像模型以表示人体关节与肢体.然后,根据标注信息将图像分解为以关节为中心的若干图像块,作为训练输入数据.最后,得到一个可以解决多个分类的DCNN网络,用于人体姿态估计.文中方法对人体表示更灵活,有效提升关节点的检测率及正确检测的比率.
投稿
相关文章
应用免疫检查点抑制剂慢性阻塞性肺病治疗的探索
视觉规训、污名化叙事与个体展演——社交媒体中女性受害者形象呈现路径研究
集合解题教学中学生阅读与表达能力的培养策略研究
新时代民办高校心理委员胜任力的培养模式探析
探究针刺八髎穴对出口梗阻型便秘患者盆底肌及肛管直肠压力的影响
学术共建
清华大学出版社
北大中文系
国家工程技术数字图书馆
维普网
万方数据库
版权所有 © 2025 世纪中文出版社
京ICP备2024086036号-2