典型文献
基于深度学习的二维人体姿态估计算法综述
文献摘要：
二维人体姿态估计作为人体动作识别的基础,随着深度学习和神经网络的流行已经成为备受学者关注的研究热点.与传统方法相比,深度学习能够得到更深层图像特征,对数据的表达更准确,因此已成为研究的主流方向.本文主要介绍了二维人体姿态估计算法,首先根据检测人数分为单人姿态估计与多人姿态估计两类,其次对单人姿态估计分为基于坐标回归与基于热图检测的方法;对多人姿态估计可分为自顶向下(top-down)和自底向上(bottom-up)的方法.最后介绍了姿态估计常用数据集以及评价指标对部分多人姿态估计算法的性能指标进行了对比,并对人体姿态估计研究所面临的问题与发展趋势进行了阐述.
文献关键词：
深度学习;卷积神经网络;人体姿态估计;关键点检测
中图分类号：
作者姓名：
马双双;王佳;曹少中;杨树林;赵伟;张寒
作者机构：
北京印刷学院 信息工程学院,北京 102600
文献出处：
引用格式：
[1]马双双;王佳;曹少中;杨树林;赵伟;张寒-.基于深度学习的二维人体姿态估计算法综述)[J].计算机系统应用,2022(10):36-43
A类：
B类：
二维人体姿态估计,姿态估计算法,人体动作识别,图像特征,单人,热图,自顶向下,top,down,底向上,bottom,up,问题与发展趋势,关键点检测
AB值：
0.194047
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
