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基于深度学习的二维人体姿态估计研究进展
被引量：
5
1
作者
卢官明
卢峻禾
陈晨
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2024年第1期44-55,共12页
人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景,是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中,得益于深度学习技术,大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展,但由于受训练样本不足、人体...
人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景,是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中,得益于深度学习技术,大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展,但由于受训练样本不足、人体姿态的多变性、遮挡、环境的复杂性等因素影响,人体姿态估计仍然面临着诸多的挑战。文中对近年来基于深度学习的2D人体姿态估计方法进行归纳和总结,着重分析一些有代表性的人体姿态估计方法的思路及工作原理,以便研究人员了解当前的研究现状、面临的挑战以及今后的研究方向,拓展研究思路。
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关键词
人体
姿态
估计
单人体姿态估计
多
人体
姿态
估计
深度学习
关键点检测
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职称材料
题名
基于深度学习的二维人体姿态估计研究进展
被引量：
5
1
作者
卢官明
卢峻禾
陈晨
机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
南京邮电大学计算机学院
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2024年第1期44-55,共12页
基金
国家自然科学基金(72074038)资助项目。
文摘
人体姿态估计在人体行为识别、人机交互、体育运动分析等方面有着广泛的应用前景,是计算机视觉领域的一个研究热点。在最近的十年中,得益于深度学习技术,大量的研究工作极大地推动了人体姿态估计技术的发展,但由于受训练样本不足、人体姿态的多变性、遮挡、环境的复杂性等因素影响,人体姿态估计仍然面临着诸多的挑战。文中对近年来基于深度学习的2D人体姿态估计方法进行归纳和总结,着重分析一些有代表性的人体姿态估计方法的思路及工作原理,以便研究人员了解当前的研究现状、面临的挑战以及今后的研究方向,拓展研究思路。
关键词
人体
姿态
估计
单人体姿态估计
多
人体
姿态
估计
深度学习
关键点检测
Keywords
human pose estimation(HPE)
single-person pose estimation
multi-person pose estimation
deep learning
keypoint detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的二维人体姿态估计研究进展
卢官明
卢峻禾
陈晨
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2024
5
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参考文献
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