【摘 要】
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人体姿态识别是图像识别的重要研究方向之一,具有广泛的应用前景,对其研究意义重大。本文主要研究了卷积神经网络相关理论、二维单人姿态识别算法、二维多人姿态识别算法和三维单人姿态识别算法。首先,从理论上对卷积神经网络进行分析,通过设计一个卷积神经网络分类模型,对卷积神经网络的激活函数和迭代算法方案进行研究,在CIFAR-10数据集上验证了卷积神经网络相关理论。其次,借鉴HRNet网络结构的设计思想,设计
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人体姿态识别是图像识别的重要研究方向之一,具有广泛的应用前景,对其研究意义重大。本文主要研究了卷积神经网络相关理论、二维单人姿态识别算法、二维多人姿态识别算法和三维单人姿态识别算法。首先,从理论上对卷积神经网络进行分析,通过设计一个卷积神经网络分类模型,对卷积神经网络的激活函数和迭代算法方案进行研究,在CIFAR-10数据集上验证了卷积神经网络相关理论。其次,借鉴HRNet网络结构的设计思想,设计二维单人姿态识别算法。经过对比实验,使用几何变换和颜色扰动做数据增强,转置卷积作为上采样,Re LU作为激活函数的效果最好。在COCO2017验证集上m AP达到了0.763,为二维多人姿态识别和三维单人姿态识别的精度奠定了基础。然后,采用自顶向下的方法设计二维多人姿态识别算法,对YOLOV3目标检测算法进行改进,训练人体检测器,在PASCAL VOC验证集上人体检测AP达到0.625。此外,通过增大二维单人姿态识别算法网络输入大小,增加特征图通道数量,在COCO2017验证集上m AP可达到0.783。最后,对相机内参标定、外参标定和三维重建进行研究并进行相关实验,结果表明了相机内参和外参的重投影误差分别在0.1和3以内。可视化显示重建三维单人姿态对比真实人体姿态基本一致,满足部分场景对三维姿态的特殊要求。本文对二维单人姿态识别算法、二维多人姿态识别算法和三维人体姿态识别算法进行了研究,研究内容对智能监控、体育运动分析和运动康复等领域具有重要意义。
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