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基于防混淆语义的人体关键点的运动辅助系统
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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

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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