基于PoseNet模型实现人体姿态识别

• 作者: 王珊 张双寒 高靖楠 王特 吴亚峰
• 来源期刊: 电脑编程技巧与维护
• 关键词: 姿态识别 PoseNet模型 卷积神经网络 深度可分离卷积 深度学习
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与应用
• 页码范围: 112-113,135
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4052.2022.01.041

摘要

介绍了一种基于深度学习的计算机视觉应用方向——姿态识别,是基于PoseNet模型开发的一款实现人体姿态识别的Android应用.基于PoseNet模型实现的人体姿态识别更加轻量高效,具有很高的应用价值.讲解了姿态识别开发过程中关键技术的实现,包括姿态识别的基本处理过程与整体架构、PoseNet的网络模型结构、利用模型输出数据进行人体骨骼关键点的计算、安卓端界面的实现与绘制等内容.