基于深度圖像的人體關(guān)節(jié)點(diǎn)定位的方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、聲明本學(xué)位論文是我在導(dǎo)師的指導(dǎo)下取得的研究成果,盡我所知,在本學(xué)位論文中,除了加以標(biāo)注和致謝的部分外,不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布過(guò)的研究成果,也不包含我為獲得任何教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同事對(duì)本學(xué)位論文做出的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說(shuō)明。研究生簽名:呂弗掃I牛年弓月萬(wàn)日學(xué)位論文使用授權(quán)聲明南京理工大學(xué)有權(quán)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔,可以借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部?jī)?nèi)容,可以向有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交并授

2、權(quán)其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部?jī)?nèi)容。對(duì)于保密論文,按保密的有關(guān)規(guī)定和程序處理。研究生簽名:邑事厶Ⅳ年弓月巧日碩士學(xué)位論文竺竺!——————————————————————————一AbstractH啪a11P。seRec。gniti。nisahotsp。t。fcurrentc。mputerVisi。nstudyWitllmegrowmofcomputerso胍Ireandhardwarefields,humanPoser

3、ecognitiontechnologYisinc陀勰1nglyadhibitedingameaIldmonitoringareasDuringtheprocessofh啪anpos㈨aly818’po∞斌thi曲1yv撕e二,a11dtheyarehiddenunderc1。thesA11thesefact。rsenhance‘hedi街cultyofh砌aIlmotion眥alysis,whichbringschallengesan

4、dopportunitiestOthe鏟。礎(chǔ)oth眥觚Doserecognitionstudy‘Thebinhanddevel。pment。fdepthimagesbringshumanp。serec。gniti。ntechnologYfrom1aboratorytopeopleseveryday1iifnef0I咖maatgie。snc,awptullircehdbisyndotepthafrecacmteedrabdyofanoct

5、t。crosntlaikinelcoorinformation,butonlydistance1n士??tlon,w工ucn1s‘1u?!痙上塢uujsunshine,Shad。wa11detcThis,t0s。meextend,makesiteasiert。rec。gnizeandforecaStThispapermakescontributionsasfollows:Thefirstchapterbfieflyintroduces

6、thedevelopmentofhumaJlposerecognitiontechnologyandthetheoryofdepth1magmgtechnology,analyzessometypicalhumanposerecognitionalgorimmsand∞mp嬲‘:lech麟teriSticsb咖eendepthimagesandcolorfulimagesThesecondchaptertalksabom’hemetho

7、d。fm狄ingsegIllentati。nbetweenbackgr。undandpe。pleusingRANsAcalgoritmtofitthemodelofceflingandfloorfromcollecteddepthimages,狃dutilizing∞nto哪follo謝ngteclllliqueaJlddepthinformationofobjectstoextrac‘humaIlboayareasfrombackgr

8、oundimagesThefollowingchapterdiscussesusingrandomforestQlasslfiertoconductcategorizationforeachpixelinhlmanbodyarea,andafterwardsSOrtmemintodlfierentbodycomponentsInp砒icul甄themethodofextractingcharacteristicsisbythehelpo

9、feachDixelsoffseta1191einformationtogainlocaldepthgradientcharacterThischaractercanensurematmepixelwontchangeinthemoVingandrotatingconditionThefourthchapterstudiesthewaytoapplymeanshiftscorerankingmethod,whichaimstofindt

10、hedensestpixelpointinprobabilitytostandforthepositionofjoin‘a(chǎn)mongthesame’typebodycomponentpixelsOnthisbasis,thispaperusesprioriknowledgeaboutmotlonconstraIntstooptimizetheproposalsofjoints’positionsThenextchapterreponsan

11、d猢ly聆鶴m餾o:aualltitativea11dqualitativetestsofthesystemanddrawsconclusionsbasedonmosedataandcomparesthispaperwithotheralgorithmThesixthchapters咖nanzesthesystemsperfornlaIlceandmakesavisionofthisfield。futurityTheaVeragetim

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