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基于防混淆语义的人体关键点的运动辅助系统 | |
论文目录 | |
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究意义与背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容与创新工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第17-30页 |
| 2.1 基于深度学习的人体姿态估计 | 第17-19页 |
| 2.2 深度神经网络HRNet | 第19-21页 |
| 2.2.1 经典模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 HRNet | 第20-21页 |
| 2.3 CPM和Stacked Hourglass网络 | 第21-24页 |
| 2.3.1 CPM网络 | 第21-22页 |
| 2.3.2 沙漏网络 | 第22页 |
| 2.3.3 沙漏网络中的Residual模块 | 第22-23页 |
| 2.3.4 沙漏设计Hourglass Design | 第23-24页 |
| 2.4 关键点检测 | 第24-26页 |
| 2.4.1 直接回归关节的位置坐标 | 第24-25页 |
| 2.4.2 基于热图的方法 | 第25-26页 |
| 2.5 相似性度量方法 | 第26-29页 |
| 2.5.1 欧几里德距离 | 第26-27页 |
| 2.5.2 余弦相似度 | 第27页 |
| 2.5.3 皮尔逊、肯德尔、斯皮尔曼相关性 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于纹理数据增强的防混淆人体姿态估计 | 第30-39页 |
| 3.1 防混淆人体姿态网络结构 | 第30-31页 |
| 3.2 基于解析的数据增强 | 第31-32页 |
| 3.3 特征金字塔 | 第32-33页 |
| 3.4 有效区域提取 | 第33-34页 |
| 3.5 级联投票融合 | 第34-35页 |
| 3.6 可视化对比和实验结果分析 | 第35-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 运动辅助系统的设计与实现 | 第39-56页 |
| 4.1 需求分析以及可行性分析 | 第39-40页 |
| 4.2 系统开发环境 | 第40页 |
| 4.3 系统设计 | 第40-43页 |
| 4.3.1 系统架构设计 | 第40-41页 |
| 4.3.2 系统功能设计 | 第41-43页 |
| 4.4 系统子模块功能实现 | 第43-52页 |
| 4.4.1 人体姿态估计模块 | 第44-46页 |
| 4.4.2 人体姿态估计模块可视化展示 | 第46-47页 |
| 4.4.3 动作相似度计算 | 第47-52页 |
| 4.5 系统测试与验证 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
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