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基于整体特征的人体动作的识别的综述报告.docx

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上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于整体特征的人体动作的识别的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于整体特征的人体动作的识别的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于整体特征的人体动作的识别的综述报告人体动作的识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向。随着深度学****技术的发展,基于整体特征的人体动作的识别取得了许多进展。本文将对基于整体特征的人体动作识别进行综述,并讨论其研究现状、方法和应用。一、研究现状在过去的几十年里,人体动作识别的研究经历了多个阶段。早期的研究主要集中在基于手工特征提取的传统机器学****方法,但是这些方法在处理复杂的人体动作时存在诸多不足。随着深度学****技术的发展,基于深度学****的人体动作识别方法逐渐得到应用,并形成了多种基于整体特征的算法。基于整体特征的人体动作识别方法主要分为两类:基于2D图像和基于3D点云。其中,2D图像主要包括RGB、深度和骨骼图像;3D点云主要利用深度相机或者多相机系统获取多视角的三维点云信息。基于2D图像和基于3D点云的方法都有很好的应用前景,但是不同的数据形式和特征表示方法存在不同的挑战。二、方法分类现有的基于整体特征的人体动作识别算法主要包括以下几种:)是一种深度学****模型,已经在图像识别、目标跟踪和行为识别等任务中取得很好的效果。N的方法可以利用局部和全局特征来描述人体动作,而且可以对不同时间步的帧进行分类。(RNN)是一种能够处理序列数据的深度学****模型,它可以学****到时间序列数据中的时序信息,用于人体动作识别可以捕捉到动作之间的时间和关联性。(N)是一个可以利用连续帧序列进行训练的神经网络模型,它可以学****到时域和空域之间的交互信息,用于提取局部和全局的特征并提高动作识别准确率。(work)是一种近年来提出的人工神经网络,可以有效地提取物体的局部和全局特征信息。基于胶囊网络的方法在人体动作识别中具有很好的应用前景,已经在一些领域取得了很好的效果。三、应用前景基于整体特征的人体动作识别方法在许多领域有着广泛的应用前景。首先,它可以应用于智能家居、智能健身等场景中,通过识别人体动作完成智能控制功能。其次,它可以应用于运动医学、康复医学等领域中,对于监测和评估人体运动状态有着重要的作用。再次,它可以应用于人机交互、虚拟现实等领域中,提升人机交互的体验和效率。四、总结本文对基于整体特征的人体动作识别进行了系统综述,概括了其研究现状、方法分类和应用前景。未来,基于整体特征的人体动作识别将继续发展,并为智能化、人机交互等领域带来更多的创新和应用。

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