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题名基于深度学习的二维人体姿态估计研究进展
被引量：3
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作者
卢官明
卢峻禾
陈晨
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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
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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
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基金
国家自然科学基金(72074038)资助项目。
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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。
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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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Keywords
human pose estimation(HPE)
single-person pose estimation
multi-person pose estimation
deep learning
keypoint detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的人体姿态估计方法综述
被引量：3
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作者
曹晓瑜
夏端峰
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机构
湖北师范大学计算机与信息工程学院
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出处
《现代信息科技》
2022年第23期1-6,共6页
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基金
国家自然科学基金(62172144)。
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文摘
随着现实世界对人体姿态估计的应用需求越来越高,人体姿态估计研究受到了广泛的关注。文章梳理了近年来基于深度学习的人体姿态估计的研究进展。首先概要介绍人体姿态估计的基本步骤、分类及应用场景、未来研究中有待解决的问题和挑战;然后阐述了人体姿态估计研究的三个基础,包括主体架构、数据集和评估模型的重要指标;最后详细介绍了几个主要的人体姿态估计网络,筛选出对人体姿态估计有重要影响的研究,分析了部分经典模型的架构、工作原理及其实际应用和不足。
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关键词
深度学习
单/多人体姿态估计
评价指标
数据集
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Keywords
deep learning
single/multiple human body posture estimation
evaluation metrics
dataset
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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