基于深度学习的数据生成和三维姿态估计
| 中文摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 本文主要工作 | 第11-14页 |
| 2 相关工作 | 第14-17页 |
| 2.1 人体姿态数据库 | 第14-16页 |
| 2.1.1 二维姿态估计 | 第14-15页 |
| 2.1.2 三维姿态估计 | 第15-16页 |
| 2.2 人体姿态数据合成 | 第16页 |
| 2.3 域迁移算法 | 第16-17页 |
| 3 基于渲染数据的人体三维姿态回归 | 第17-29页 |
| 3.1 概述 | 第17-24页 |
| 3.1.1 人体姿态空间建模 | 第18-21页 |
| 3.1.2 人体纹理贴图 | 第21-23页 |
| 3.1.3 渲染与合成 | 第23-24页 |
| 3.2 域迁移算法 | 第24-28页 |
| 3.2.1 模型设计 | 第25-26页 |
| 3.2.2 模型训练 | 第26-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 实验结果以及分析 | 第29-37页 |
| 4.1 用于评估的数据库 | 第29页 |
| 4.2 人体三维姿态估计 | 第29-33页 |
| 4.3 域迁移训练结果 | 第33-34页 |
| 4.4 实验结果与其他算法的对比 | 第34-36页 |
| 4.4.1 数据规模分析 | 第34页 |
| 4.4.2 纹理变化分析 | 第34-35页 |
| 4.4.3 渲染数据库上的评估 | 第35-36页 |
| 4.5 三维重建 | 第36-37页 |
| 5 总结与展望 | 第37-39页 |
| 参考文献 | 第39-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第45-46页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第46页 |
