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基于半监督学习卷积神经网络的三维人体姿态估计 被引量:1
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作者 林浩翔 李万益 +1 位作者 邬依林 谭烨希 《现代计算机》 2021年第31期56-60,共5页
三维人体姿态估计是国内外热点研究课题,该技术的研究可以促进其他以计算机视觉为基础的高级人工智能技术的发展,比如音乐舞蹈等运动形体化教学、制作3D人物的立体电影、人体运动形态类型识别等等,都离不开这项技术的发展,而且该研究方... 三维人体姿态估计是国内外热点研究课题,该技术的研究可以促进其他以计算机视觉为基础的高级人工智能技术的发展,比如音乐舞蹈等运动形体化教学、制作3D人物的立体电影、人体运动形态类型识别等等,都离不开这项技术的发展,而且该研究方向目前还在被很多学者研究和拓展。本文在当前学者研究的基础上,提出一种半监督学习卷积神经网络模型实现含有空间位置的三维人体姿态的估计,所提方法可以从我们日常生活含有运动姿态视频中,估计出相应的三维姿态骨架模型。经过实验测试后,其测试结果可以验证本文提出的方法有效,能较准确的估计出视频中相应帧的三维姿态。 展开更多
关键词 姿态估计 半监督学习 卷积神经网络 人体
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