基于深度卷积神经网络的人体姿势估计研究

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基于深度卷积神经网络的人体姿势估计研究

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基于深度卷积神经网络的人体姿势估计研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-14页
1.1 姿势估计的背景与意义	第9页
1.2 姿势估计的研究现状和发展趋势	第9-12页
1.2.1 研究现状	第10-11页
1.2.2 发展趋势	第11-12页
1.3 研究目标和内容	第12-13页
1.4 本论文的结构安排	第13-14页
第二章人体姿势估计概述	第14-32页
2.1 基于图结构的姿势估计	第14-23页
2.1.1 图结构	第14-19页
2.1.1.1 图结构的能量函数描述	第14-15页
2.1.1.2 图结构的概率统计描述	第15-17页
2.1.1.3 图结构的参数学习	第17-18页
2.1.1.4 图结构的匹配算法	第18-19页
2.1.2 图结构在姿势估计中的应用	第19-23页
2.1.2.1 Poselet	第19-21页
2.1.2.2 混合部件模型	第21-23页
2.2 基于深度学习的姿势估计	第23-31页
2.2.1 深度卷积神经网络	第24-30页
2.2.1.1 神经元和连接	第25页
2.2.1.2 前向传播和后向传播算法	第25-27页
2.2.1.3 随机梯度下降法	第27-29页
2.2.1.4 局部连接和权重共享	第29-30页
2.2.2 深度学习在姿势估计中的应用	第30-31页
2.2.2.1 Deep Pose	第30页
2.2.2.2 基于检测的方法	第30-31页
2.3 本章小结	第31-32页
第三章姿势估计的适应性全效表达框架	第32-51页
3.1 总体框架	第33-36页
3.2 图像理预处理和后处理	第36-40页
3.2.1 训练时数据增强	第36-39页
3.2.2 运行时数据处理	第39-40页
3.3 独立损失网	第40-47页
3.3.1 独立损失网的设计目标	第40-42页
3.3.2 独立损失网的整体结构	第42-45页
3.3.3 独立输出层和独立损失函数	第45-47页
3.4 局部卷积检测器	第47-50页
3.4.1 局部卷积检测器的网络结构	第47-48页
3.4.2 局部卷积检测器与独立损失网的融合	第48-50页
3.5 本章小结	第50-51页
第四章适应性全效表达框架测试和分析	第51-74页
4.1 数据集和度量标准	第51-53页
4.1.1 人体姿势估计数据集介绍	第51页
4.1.2 人体姿势估计度量标准	第51-53页
4.2 整体性能测试	第53-65页
4.2.1 实验流程	第53-55页
4.2.2 实验结果和分析	第55-58页
4.2.3 局部卷积检测器性能增益	第58-62页
4.2.4 参数选择	第62-65页
4.2.4.1 σ的选择	第63页
4.2.4.2 λ的选择	第63-64页
4.2.4.3 β的选择	第64-65页
4.3 独立损失网的性能和效率	第65-73页
4.3.1 跨数据集泛化能力	第67-68页
4.3.2 独立损失网的效率	第68-71页
4.3.3 独立损失网可视化分析	第71-73页
4.4 本章小结	第73-74页
第五章总结与展望	第74-76页
5.1 本文研究工作总结	第74-75页
5.2 研究展望	第75-76页
致谢	第76-77页
参考文献	第77-82页
攻硕期间取得的研究成果	第82-83页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。

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