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基于深度数据的人体动作识别的开题报告.docx

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基于深度数据的人体动作识别的开题报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于深度数据的人体动作识别的开题报告 】是由【niuww】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【基于深度数据的人体动作识别的开题报告 】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。基于深度数据的人体动作识别的开题报告一、选题背景人体动作识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向。目前已经有许多基于视觉数据的人体动作识别算法被提出,其应用涉及到人机交互、智能监控、人体健康等多个领域。但是基于视觉数据的人体动作识别算法在应对复杂环境和特殊情况时存在一定的局限性。为了进一步提高人体动作识别的准确性和实用性,基于深度数据的人体动作识别成为了研究热点和难点。二、研究目的本项目旨在研究和探究基于深度数据的人体动作识别算法,提高算法的准确性和实用性,使其能够更好地应用于真实环境中的人体动作识别任务。三、:利用深度相机采集人体动作数据,获取深度图像、骨骼关节坐标等信息。:结合深度图像和骨骼关节坐标等信息,设计合适的深度神经网络模型,实现人体动作识别任务。:将算法实现为一个实用的人体动作识别系统,包括数据输入、特征提取、模型训练、分类预测等模块。:利用公开数据集和自行采集的数据集对算法进行测试和评估,分析实验结果并提出改进方案。四、研究意义基于深度数据的人体动作识别算法能够进一步提高识别的准确性和鲁棒性,应用于人机交互、智能监控、人体健康等多个领域,具有重要的应用价值和研究意义。五、,获取深度图像、骨骼关节坐标等信息。,设计合适的深度神经网络模型,实现人体动作识别任务。(如TensorFlow、Keras等)实现人体动作识别系统,并搭建实验环境进行测试和评估。,提出改进方案并进行实验验证。六、研究计划第一年:。,搭建实验环境进行测试和评估。。第二年:,扩充数据集进行训练和测试。,并提出改进方案。。。