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摘要:
针对单目图像序列中跟踪人体运动时,人体骨架模型难以自动提取的问题.提出一种在人体正面运动的条件下自动提取人体骨架模型的方法.该方法从原始灰度图像及其分割图像所包含的信息中,提取出能够表达人体位姿和分割区域的关键数据.以这些关键数据作为输入,人体关节点的位置坐标作为输出,构造反向传播神经网络,依据先验知识标定的数据训练该反向传播神经网络.实验结果显示,该算法能够较精确地定位关节点位置,自动提取出人体尺度骨架模型.
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文献信息
篇名 人体正面运动的尺度骨架模型初始化算法研究
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 模型初始化 运动跟踪 背景提取 尺度骨架模型
年,卷(期) 2004,(12) 所属期刊栏目 自动化技术、计算机技术
研究方向 页码范围 1585-1588,1605
页数 5页 分类号 TP319.41
字数 2064字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2004.12.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王申康 浙江大学计算机学院 48 775 15.0 26.0
2 洪涛 浙江大学计算机学院 3 12 2.0 3.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
模型初始化
运动跟踪
背景提取
尺度骨架模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
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6
总被引数(次)
81907
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