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  1. 最新《深度学习人体姿态估计》综述论文

  2. 人体姿态估计的目的是通过图像、视频等输入数据定位人体部位,构建人体表征(如人体骨架)。在过去的十年中,它受到了越来越多的关注,并被广泛应用于人机交互、运动分析、增强现实和虚拟现实等领域。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-12-30
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:syp_net
  1. 人体骨骼关键点检测综述(1)

  2. 一、简介 实现人体检测,通常采用人体姿态估计(Human Posture Estimation),即将图片中已检测到的人体关键点正确联系起来,从而实现人体姿态的估计,实现人体的检测。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节,比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等。 通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算,可以估计人体当前的姿态。同时如果增加时间序列,在一段时间内观测人体关键点的位置变化,可以更加准确的进行姿态的检测以及估计目标未来时刻的姿态,做到更加抽象的人体行为分析,比如判断一个人是否在进行打羽
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:69632
    • 提供者:weixin_38652636
  1. 人体骨骼关键点检测综述(2)

  2. 五、OpenPose库OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学(CMU)基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人,具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用,基于它的实例如雨后春笋般涌现。其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ,是CVPR 2017的一篇论文,作者是
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:69632
    • 提供者:weixin_38674115