基于深度卷积神经网络的人体姿势估计

作     者：吴华芹 柳静 马艺嘉 WU Huaqin;LIU Jing;MA Yijia

作者机构：河南应用技术职业学院河南郑州450042 西安建筑科技大学陕西西安710055 

基　　金：河南应用技术职业学院“首席技师”资助项目(2020-SXJS-XX04) 河南应用技术职业学院第一批课程思政示范课程项目《Java程序设计基础》 2022年河南省职业教育和继续教育课程思政示范课程《Java程序设计基础》 河南应用技术职业学院2020年“教学工程”项目Java程序设计教学创新团队 

出 版 物：《自动化应用》 (Automation Application)

年 卷 期：2023年第64卷第9期

页      码：36-38,44页

摘      要：为进一步探究人体姿势估计方面的准确度提升路径,本文以深度卷积神经网络为核心,首先,设计其整体框架;其次,综合考虑效率和准确度要求,从全局和细节两个层面着手设计模型;最后,初步测试该模型。测试结果表明,相较于当前主流的几种模型,该模型在准确度上具有一定优势。

主 题 词：深度卷积 神经网络 人体姿势估计 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 081104[081104] 0811[工学-水利类] 071102[071102] 081103[081103] 

馆 藏 号：203122297...