基于多维特征融合与协同特征增强的人体姿势估计研究

声明

目 录

第1章绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 基于传统图模型的姿势估计方法研究

1.2.2 基于深度学习的姿势估计方法研究

1.3 论文主要研究内容

1.4 论文的组织结构

第2章人体姿势估计相关技术与分析

2.1 深度学习知识

2.1.1 神经网络

2.1.2 卷积神经网络

2.1.3 激活函数

2.2 人体姿势估计概述

2.3 人体姿势估计的方法

2.3.1 基于图模型的人体姿势估计

2.3.2 基于深度学习的人体姿势估计

2.4 本章小结

第3章基于多维特征融合的级联网络模型

3.1 引言

3.2 多维特征提取网络

3.2.1 传统残差网络

3.2.2 多维特征提取网络

3.3 多维特征融合网络

3.3.1 传统沙漏网络模型

3.3.2 多维特征融合网络

3.4 基于多维特征融合的级联网络模型

3.5 本章小结

第4章加权的协同特征增强级联沙漏模型

4.1 引言

4.2 基于协同特征增强级联沙漏模型

4.2.1 多维特征沙漏网络

4.2.2 协同特征增强级联沙漏模型

4.3 基于加权的级联结构

4.3.1 基于均值加权结构

4.3.2 基于神经网络加权结构

4.4 加权的协同特征增强级联沙漏模型

4.5 本章小结

第5章实验设计与结果分析

5.1 实验环境配置

5.2 实验数据集与评价指标

5.2.1 实验数据集

5.2.2 实验评价指标

5.3 对比方法介绍

5.4 实验及结果分析

5.4.1基于多维特征融合的级联网络模型实验

5.4.2加权的协同特征增强级联沙漏模型实验

5.5 本章小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致 谢