基于人体关键点检测的动作识别算法研究

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 人体关键点检测

1.2.2 人体动作识别

1.3 基于人体关键点检测的动作识别技术难点

1.4 主要研究内容与章节安排

1.4.1 主要研究内容

1.4.2 论文章节安排

第二章 基于人体关键点的动作识别相关理论

2.1 主流人体关键点检测算法

2.1.1 基于CPM的人体关键点检测

2.1.2 基于OpenPose的人体关键点检测

2.2 主流数据集简介

2.2.1 人物目标检测数据集

2.2.2 人体关键点检测数据集

2.2.3 动作识别数据集

2.3 本章小结

第三章基于Faster RCNN的人物目标检测

3.1 引言

3.2 Faster RCNN算法

3.2.1 特征提取

3.2.2 感兴趣区域提取

3.2.3 RoI池化层

3.2.4 非极大值抑制

3.3 网络结构设计

3.3.1 VGG特征提取

3.3.2 改进锚点候选框尺寸

3.3.3分类网络及损失函数设计

3.4 实验结果及分析

3.4.1 目标检测常用评价指标

3.4.2 实验结果及分析

3.5 本章小结

第四章 人体关键点检测

4.1 引言

4.2Mask RCNN算法框架

4.2.1 算法整体框架

4.2.2 RoIAlign层

4.2.3 全卷积神经网络

4.3基于改进Mask RCNN的人体关键点检测

4.3.1 改进的锚点候选框初始化

4.3.2 改进的非极大值抑制

4.3.3 改进的RoI池化层

4.3.4 损失函数

4.4人体关键点检测常用评价指标

4.5 实验结果及分析

4.5.1超参数设置

4.5.2 改进锚点候选框的对比实验

4.5.3 改进非极大值抑制的参数敏感性分析

4.5.4 改进非极大值抑制的对比实验

4.5.5 改进RoI池化层的对比实验

4.5.6 与主流算法的对比实验

4.6 本章小结

第五章 基于人体关键点的人体动作识别

5.1 引言

5.2 基于传统特征提取方法的动作识别

5.3 基于全连接神经网络的动作识别

5.4 基于人体关键点检测的动作识别系统设计

5.5 实验结果及分析

5.5.1 与传统方法的实验对比

5.5.2 基于两种关键点检测方法的动作识别实验对比

5.5.3 动作识别系统实时性验证

5.6 本章小结

第六章 总结和展望

6.1 工作总结

6.2 研究展望

致谢

参考文献

附录