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基于深度学习的人体姿态估计研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-17页
    1.1 研究背景与意义第10-12页
    1.2 国内外研究概述第12-13页
    1.3 对现有方法的认识第13-14页
    1.4 论文的主要研究内容第14-15页
    1.5 论文的章节安排第15-17页
2 人体关键点基础理论第17-28页
    2.1 单人的人体姿态估计第17-22页
    2.2 多人的人体姿态估计第22-25页
    2.3 视频中的人体姿态估计及其跟踪第25-27页
    2.4 本章小结第27-28页
3 人体姿态估计算法及在视频跟踪的应用第28-43页
    3.1 基于FPN和ROI对齐的人体检测第28-31页
    3.2 基于CPN的人体姿态估计第31-33页
    3.3 基于局部对齐的行人重识别第33-37页
    3.4 基于MOT的视频中的姿态跟踪第37-42页
    3.5 本章小结第42-43页
4 实验及结果分析第43-59页
    4.1 人体检测的结果第43-45页
    4.2 单帧图片人体姿态估计的结果第45-50页
    4.3 行人重识别的结果第50-55页
    4.4 视频中的姿态跟踪的结果第55-58页
    4.5 本章小结第58-59页
5 总结与展望第59-61页
    5.1 全文总结第59-60页
    5.2 课题展望第60-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-74页

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