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基于视频的人体检测、跟踪和三维重建
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基于视频的人体检测、跟踪和三维重建
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-19页
　　　　1.1 选题背景及意义第9-10页
　　　　1.2 国内外研究现状第10-16页
　　　　　　　　1.2.1 人体检测技术研究现状第10-12页
　　　　　　　　1.2.2 人体运动跟踪技术研究现状第12-14页
　　　　　　　　1.2.3 人体三维重建技术研究现状第14-16页
　　　　1.3 主要工作内容第16-17页
　　　　1.4 论文组织结构第17-19页
第二章 相关理论基础第19-34页
　　　　2.1 卷积神经网络第19-21页
　　　　　　　　2.1.1 卷积神经网络的基本结构第19-20页
　　　　　　　　2.1.2 卷积神经网络的演变第20-21页
　　　　2.2 几种经典的神经网络压缩模型第21-26页
　　　　　　　　2.2.1 SqueezeNet网络第21-23页
　　　　　　　　2.2.2 MobileNet网络第23-25页
　　　　　　　　2.2.3 ShuffleNet网络和ShuffleNet v2 网络第25-26页
　　　　2.3 跟踪相关方法第26-29页
　　　　　　　　2.3.1 跟踪相关算法第26-27页
　　　　　　　　2.3.2 OpenPose跟踪方法概述第27-28页
　　　　　　　　2.3.3 OpenPose跟踪方法具体流程第28-29页
　　　　2.4 三维重建方法第29-33页
　　　　　　　　2.4.1 SMPL模型简介第29-32页
　　　　　　　　2.4.2 SMPLify模型简介第32-33页
　　　　2.5 本章小结第33-34页
第三章 算法改进及分析第34-46页
　　　　3.1 基于MobileNet网络的改进第34-36页
　　　　　　　　3.1.1 MobileNet结构第34-35页
　　　　　　　　3.1.2 空洞卷积第35-36页
　　　　3.2 基于OpenPose算法的改进第36-41页
　　　　　　　　3.2.1 OpenPose分析第37-38页
　　　　　　　　3.2.2 OpenPose网络改进第38-40页
　　　　　　　　3.2.3 OpenPose关键点数据格式第40-41页
　　　　3.3 基于SMPL模型的改进第41-45页
　　　　　　　　3.3.1 数据匹配第41-42页
　　　　　　　　3.3.2 卡尔曼滤波器第42-43页
　　　　　　　　3.3.3 三维人体方向判断第43-44页
　　　　　　　　3.3.4 三维人体模型方向调整第44-45页
　　　　3.4 本章小结第45-46页
第四章 实验结果分析第46-62页
　　　　4.1 基于MobileNet网络的改进结果分析第46-51页
　　　　　　　　4.1.1 实验环境第46页
　　　　　　　　4.1.2 数据集及数据格式第46-48页
　　　　　　　　4.1.3 优化MobileNet网络的结果分析第48-51页
　　　　4.2 基于OpenPose算法的改进结果分析第51-58页
　　　　　　　　4.2.1 LSP数据集比较结果第51-53页
　　　　　　　　4.2.2 HumanEva数据集比较结果第53-55页
　　　　　　　　4.2.3 采集测试视频比较结果第55-58页
　　　　4.3 基于SMPL模型的改进结果分析第58-60页
　　　　　　　　4.3.1 卡尔曼滤波器优化结果第58页
　　　　　　　　4.3.2 三维模型优化结果第58-60页
　　　　4.4 最终结果展示第60-61页
　　　　4.5 本章小结第61-62页
第五章 总结与展望第62-64页
　　　　5.1 本文工作总结第62-63页
　　　　5.2 后续工作展望第63-64页
参考文献第64-67页
致谢第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。
 
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