基于深度学习的人体轮廓识别

作     者：贾群喜 张伟民 孙占鹏 户肖剑 JIA Qunxi;ZHANG Weimin;SUN Zhanpeng;HU Xiaojian

作者机构：洛阳理工学院河南洛阳471023 

基　　金：2020国家级大学生创新训练计划项目:基于人工智能的智能制衣系统(202011070006) 2020河南省高等学校重点科研项目计划(21B520012) 

出 版 物：《现代信息科技》 (Modern Information Technology)

年 卷 期：2020年第4卷第23期

页      码：90-93页

摘      要：为了解决人体轮廓识别精度不高,鲁棒性不好的问题,在保证实时性的要求下,提出了一种基于深度学习的人体轮廓识别方法,该方法采用U-Net神经网络框架,建立特定视角的数据集,利用高斯滤波进行图像预处理操作,设计使用Dice和交叉熵函数相结合的损失函数进行训练。实验表明,该方法的重合度为91.85%,单次识别耗时为50.56 ms,在保证精度和实时性的前提下,也保证了对不同环境的适应性,在实际应用中有良好的价值。

主 题 词：人体轮廓 U-Net神经网络 Dice损失函数 高斯滤波 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.23.025

馆 藏 号：203102664...