基于姿势识别的演唱会精彩动作检测的研究与实现

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基于姿势识别的演唱会精彩动作检测的研究与实现

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基于姿势识别的演唱会精彩动作检测的研究与实现

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第一章绪论	第11-19页
1.1 研究背景与意义	第11-13页
1.2 国内外研究现状	第13-16页
1.2.1 人体动作识别研究现状	第13-14页
1.2.2 人体关键点检测研究现状	第14-16页
1.3 识别的难点	第16页
1.4 主要研究内容	第16-17页
1.5 论文组织结构	第17-19页
第二章相关工作介绍	第19-29页
2.1 卷积神经网络	第19-21页
2.1.1 卷积层	第19页
2.1.2 池化层	第19-20页
2.1.3 激活函数	第20-21页
2.2 图像分类网络	第21-24页
2.2.1 LeNet-5	第21-22页
2.2.2 AlexNet	第22页
2.2.3 VGGNet	第22-23页
2.2.4 ResNet	第23-24页
2.3 动作识别	第24-26页
2.3.1 动作表示的模型	第24-25页
2.3.2 动作识别方法	第25-26页
2.4 人体姿势识别	第26-28页
2.4.1 单人姿态估计	第27-28页
2.4.2 多人姿势识别	第28页
2.5 本章小结	第28-29页
第三章基于姿势识别的演唱会动作分类模型	第29-43页
3.1 基于骨骼关键点融合残差结构的动作分类网络	第29-32页
3.1.1 关键点特征提取分支	第30页
3.1.2 残差块分支	第30-31页
3.1.3 动作分类	第31-32页
3.2 姿势识别网络结构	第32-37页
3.2.1 网络结构	第32-35页
3.2.2 多人关节点聚类	第35-36页
3.2.3 姿势评估函数	第36页
3.2.4 人体骨骼关键点的真实值	第36-37页
3.3 关键点特征处理	第37-40页
3.3.1 特征选取	第37-38页
3.3.2 特征融合	第38-40页
3.4 特征分类	第40页
3.5 本章小结	第40-43页
第四章实验设计与算法验证	第43-51页
4.1 软件开发环境介绍	第43页
4.1.1 opencv介绍	第43页
4.1.2 pytorch介绍	第43页
4.2 数据集准备	第43-45页
4.2.1 COCO数据集	第43-44页
4.2.2 演唱会舞蹈动作的收集	第44-45页
4.2.3 训练集和测试集划分	第45页
4.3 训练与结果分析	第45-49页
4.3.1 网络参数设置	第46-47页
4.3.2 结果分析	第47-48页
4.3.3 评价指标	第48-49页
4.4 本章小结	第49-51页
第五章总结和展望	第51-53页
5.1 全文总结	第51页
5.2 研究展望	第51-53页
参考文献	第53-57页
致谢	第57-59页
攻读学位期间取得的研究成果	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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