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作为后续步态和行为识别的基础工作,行人的轨迹与骨架信息提取一直是计算机视觉领域的重要热点话题。近年来视频监控在人流追踪、......
在单目视觉的姿态测量工作中,传统卷积神经网络在模糊场景及复杂场景下存在准确度大幅降低的问题,为此提出了一种基于胶囊网络与贝......
人体动作的检测与分析技术是近年来迅速发展的一个研究方向,该技术广泛应用于虚拟现实、智能家居、体感游戏等领域。人体关节点定......
随着深度学习的发展,相关的模型与方法被应用到单人姿态估计研究领域中并取得了较大提升,一举超越了传统基于手工设计特征的单人姿......
手势可以传递的信息不仅直观、形象，而且可以相互组合成多种手势用于传递信息，在智能驾驶、智能家居、汽车工业等领域有着广阔的发展......
人体骨架提取及关节点定位是人体动作识别中的重要问题。本文针对人体骨架提取过程中基于长度约束易将骨架主体误判为毛刺的问题,......
人体下肢关节定位在全身运动的跟踪与分析中具有重要的作用。本研究针对侧面行走时人体的几何特征提出了下肢关节点定位的方法,由......
提出了一种基于RGB-D的人体关节点定位方法:对kinect获取的深度图像滤波膨胀细化处理得到人体骨架线,根据角点检测算法得到人体骨......
近年来,人体下肢关节点定位成为了人体运动跟踪与分析中一个重要研究课题。提出了一种下肢关节点自动定位方法,从无关节标记的人体......
针对机械臂各个关节的角度值,提出了一种利用RGB-D图像的计算方法。首先通过Kinect获取彩色图像和深度图像并做对齐处理;接着利用......
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针对多目标人体姿态估计中存在人体身材差异性、姿态多样性、身体间的遮挡融合导致的识别率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于深度......
近些年来,人体运动的跟踪与分析在图像处理和计算机视觉领域引起许多学者的关注。这一课题在智能监视系统、虚拟现实、高级用户接......
基于图像步态识别因缺乏有效动态、时序特征,导致跨视角识别时准确率较低,而基于模型步态识别特征维度不足,容易造成步态识别平均......
