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基于计算机视觉的人体姿态识别研究
文献摘要：
人工智能交互领域的不断发展,使计算机视觉技术的研究更加深入且多样化.人体姿态识别是计算机视觉中的一个重要的基础问题.文章基于计算机视觉开展人体姿态识别研究,通过VGGNet模型实现神经网络预测,采用Openpose算法获取18个人体关键点位置和置信度,根据PAF和二分图算法实现关节拼接.实验基于MS COCO 2017数据集建立优化模型,在测试集上达到了96.31％的准确率.最后,文章实现了能够识别出人体骨骼姿态的系统.
文献关键词：
人体姿态识别;姿态检测;Openpose;神经网络;可视化
中图分类号：
作者姓名：
盛洋;王健庆
作者机构：
浙江中医药大学医学技术与信息工程学院,浙江杭州 310053
文献出处：
引用格式：
[1]盛洋;王健庆-.基于计算机视觉的人体姿态识别研究)[J].现代信息科技,2022(16):87-91,95
A类：
B类：
人体姿态识别,智能交互,计算机视觉技术,基础问题,VGGNet,模型实现,神经网络预测,Openpose,人体关键点,关键点位,置信度,PAF,二分图,算法实现,拼接,COCO,数据集建立,测试集,上达,人体骨骼,姿态检测
AB值：
0.393498
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