10.3969/j.issn.1673-9957.2022.07.008
基于深度学习的人体姿态识别系统设计与实现
当一个运动的物体作用于人眼时,眼睛通过分析人体的关键特征点随时间的变化趋势,在动态标记特征点的基础上对运动状态进行识别,从而做出相应的判断.在对眼睛物理机理和目标识别过程进行研究的过程中,有学者结合神经网络运算方法提出了 OpenPose姿态识别算法,该算法是实现人体姿态识别的主流算法.该文结合OpenPose算法研究了人体姿态识别系统的实现过程.在实现算法的过程中,利用RNN网络的预测值对辨识结果进行修正,从而进一步提高姿态识别的精度.
姿态识别、OpenPose、神经网络运算
TP391(计算技术、计算机技术)
2022-07-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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