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本文面向体态和手势这两种常见的感知通道,系统地研究其中的问题挑战及其解决方法。 随着人们对于姿态恢复和手势识别的精确性和易用性越来越高的要求,缺乏先验知 识表示、准确率与时延折中、标定过程繁琐以及有标数据不足等关键问题与挑战交错叠 加。首先,一些人类熟知的有助于解决感知问题的先验知识难以直接嵌入在基于深度机 器学习的端到端的感知计算方法中,其次,现有的基于肌电信号的手势识别方法难以同 时做到高准确率和低时延,再次,现有的基于肌电信号的手势识别方法通常需要用户在 每次佩戴设备后先进行严格的标定;最后,现有的基于肌电信号的手势识别方法依赖于 大量的具有手势标签的训练数据,然而这些有标记的训练数据通常难以获得。本文重点 面向上述问题和挑战,在深度机器学习框架下设计针对性的解决方法,主要创新点包括 (1)针对基于无标记单目相机的体态感知中缺乏先验知识表示的问题,提出了一种新的 先验知识的表示方式- 一高度图一一用于从单目相机拍摄的视频中精确地恢复三维 人体姿态。在此基础上, 提出使用双流深度卷积网络融合彩色图像和高度图两种输入 信息来估计二维人体姿态,充分利用了人体各部位的高度这一先验信息来
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浙
江
大
学
博
± 学
位
论
义
摘
要
摘
要
随
着
计
算
资
源
和
用
户
需
求
的 快
速
增
长
,
直
观
、
自
然
并
且
能
够
适
应
各
种
交
互
环
境
的 感
知
计
算
成
为
研
究 热
点
。
本
文
面
向
体
态
和
手
势
这
两
种 常
见
的
感
知
通
道
,
系
统 地
研
究
其
中
的
问
题
挑
战
及
其
解
决
方
法
。
随
着
人
们
对
于
姿
态
恢
复 和
手 势
识
别
的
精
确
性
和 易
用
性
越
来
越
高
的 要
求
,
缺
乏
先
验
知
识
表
示
、
准
确
率
与
时
延
巧
中
、
标
定
过
程
繁
琐
W
及
有
标
数
据
不
足
等
关 键
问
题
与 挑
战
交
错
叠
加
。
首
先
,
一
些
人
类
熟
知 的
有
助
于
解
决
感
知
问
题
的
先
验 知
识
难
W
直 接 嵌
入
在
基
于
深
度
机
器
学
习
的
端 到 端
的
感 知
计
算
方
法
中
;
其 次
,
现
有
的
基
于
肌
电
信 号
的
手
势
识
别
方
法
难
W
同
时
做
到
高
准
确
率
和
低
时
延
;
再
次
,
现
有
的
基
于
肌
电
信 号 的 手
势
识
别
方
法
通
常
需
要
用
户 在
毎
次
佩
戴
设
备
后
先
进
行
严
格
的
标
定
:
最
后
,
现
有
的
基
于
肌
电
信
号 的 手
势
识
别
方
法
依
赖
于
大
量
的 具
有
手
势
标
签
的
训
练
数
据
,
然
而
这
些
有
标
记
的
训 练
数
据
通
常
难
W
获
得
。
本 文
重
点
面
向
上
述
问
题
和
挑
战
,
在
深
度
机
器
学
习
框
架
下
设
计
针
对
性
的
解
决
方
法
,
主
要
创
新
点
包 括
:
(
1
)
针
对
基
于
无
标
记
单
目
相
机 的
体
态
感 知
中
缺
乏
先
验
知
识
表
示
的
问
题
,
提 出
了
一
种 巧
的
先
验 知
识
巧
表
示
方
式
高
度
图
用
于
从
单
目
相 机
拍
摄
的
视
频
中
精
确
地
恢
复
王
维
人
体
姿
态
。
在
此
基
础
上
,
提
出
使
用
双
流
深
度
卷
积
网
络
融
合
彩
色
图
橡
和
高 度
图
两
种 输
入
信
息
来
估
计
二
维
人
体
姿
态
,
充 分
利
用
了
人
体 各
部
位
的
高
度
这
一
先 验
信
息
来
提
高
二
维
姿
态
佑
计 准
确
李
:
提
出
一
种 新
的
带
有
时 序
一
致
性
约
来
的
目
标
函
数
,
用 于
从
佑
计
出
的
人
体
关
节
点
的
二
维
人
体
姿
态
序 列
中
恢
复
出
对
应
的
互
维
人
体
姿
态
序 列
,
利
用
人
体
姿
态
和
相
机 参
数
在
时
间
上
的 连
续
性 来
提
高
玉
维
姿
态
估
计
的
准
确 率
。
(
2
)
针
对
基
于
肌
电
信 号 的
手
势
感 知
中
准 确 率
与
时
延
折 中
的
问
题
,
发
现
了
瞬
时
的
高
密
度
肌
电
信
号
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存 在
特
定
的
模
式
,
这
一
发
现
使
得
基
于 骑
时
肌
电
信 号
的
手
势
识
别 成
为
可
能
。
基
于
这
一
发
现
,
提
出
肌
电
图
像
的
概 念
,
W
及
基
于
瞬
时
肌
电
图
像
和
深
度
卷
积 网
络 的 手
势
识
别
框
架
。
该
方
法
可
W
在
提
高
基
于
肌
电
信 号 的 手
势
识
别
难
确
率
的
同
时
降
低
时
延
。
(
3
)
针
对 基
于
肌
电
信
号
的
手
势
感
知
中
标 定
过
程
繁
琐
和
有
标
数
据
不
足
的
问
题
,
提
出
了
基
于
深
度
机
器
学
习
的
无
监
督
领
域
自
适
应
框 架
,
从
而
提
升
基
于
肌
电
信 号 的
会
话
间
手
势
识
别
的
准 确
李
,
同
时 降
低
模
型
适
配
过
程
中
所 需
要 的 用
户 交
互
的
复 杂
度
。
该 适
配
方
法
无
监
督
i
浙
江
大
学
巧
±
学
位
论
义
摘
要
和
增
量
地
更
新
模
型
中
的
统
计
量
参
数
,
适
配
贯
穿
整
个
交
互
过
程
,
而
不
是
仅
在
特
定
的
阶
段
执
行
。
(
4
)
针
对 基
于
肌
电
信
号 的 手
势
感 知
中
缺
乏
先
验
知
识
表
示
和
有
标
数
据
不
足
的
问
题
,
提
出
了
基
于
半
监
督
深
度
机
器
学
习
的
肌
电
手
势
识
别
方
法
,
在
训
练 阶
段
利
用
数
据
手 套
采
集
的 手
部
H
维
姿
态
数
据
和
肌
电
信
号
内
在
的
动
态
特 性
,
从
无
标
记
的
肌
电
信
号
中
学
习
有
用
的
特
征
表
示
:
然
后
利
用
该
特
征
表
示
在
识
别
阶
段
从
肌
电 信
号
中
识
别
手
势
。
该
方
法
在
有
标
训
练
样
本
不
足
时
可
I
?
乂
显
著
提
高
手
势
识
别 的
准
确
率
。
关
键
词
:
感
知
计
算
,
深
度
机
器
学
习
,
人
体
姿
态
估
计
,
表
面
肌
电
图
,
额
域
自
适
应
,
半
监
督 学
习
i
i
浙
江
大
学
博
壬
学
位
论
义
啞
目
录
摘
要
i
A
b
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t
r
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c
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刖
录
I V
表
胃
t
V I
第
1
章 绪
论
1
1
.
1
研
究
背
景
与 意
义
1
1
.
1
.
1
理
论
研
究
价
值
3
1
丄
2
应 用
巧
究 价
值
4
】
.
2
研
究
现
状
5
1
.
2
.
1
体
态
感
知
6
1
.
2
.
2
手
势
感 知
9
1
.
2
.
3
深
度 机
器
学
习
1
2
1
.
3
问
题
的
提
出
1 4
1
.
4
本
文
工
作
1 5
第
2
章
从
单
目
无
标
记
视
巧
中 恢 复
王
维
人
体
姿
态
1 8
2
.
1
概
述
1
8
2
.
2
问
题
描 述
2
0
2
.
3
基
于
双
流
深
度
卷
积
网
络 的
解
决
方
案
2
1
2
.
4
二
维
人
体
姿
态
估
计
2 2
2
.
4
.
1
验
证
实
验
2 3
2
.
5
兰
维
人
体
姿
态
恢
复
2 4
2
.
5
.
1
姿
态
条 件
关
节
速 度
2 5
2
.
5
.
2
优
化
算
法
2
6
2
.
6
性
能
评
测 与
实
验
分
析
2
7
2
.
6
.
1
实
验
配
置
2
7
I
浙
江
乂
学
巧
±
学
位
论
义
2
.
6
.
2
二
维
人
体
姿
态
估
计
评
测
2
9
2
.
6
.
3
二
维
人
体
姿
态
已
知
的
S
维
人
体
姿
态
恢
复
评
测
3 1
2
.
6
.
4
二
维
人
体
姿
态
未
知 的
£
维
人
体
姿
态 恢
复
评
测
3 1
2
.
7
小
结
3
4
第
3
章
从
高
密
度
酵
态
肌
电
信 号
中
识
别 手
势
3
6
3
.
1
概
述
3
6
3
.
2
问
题
描 述
3 9
3
.
3
基
于
深
度
卷
积
网 络
的
解 决
方
案
3 9
3
.
4
基
于
深
度
卷
积
网 络
的
手
势
识
别
4
0
3
.
4
.
1
分
类
器
训
练
方
法
4
3
3
.
4
.
2
基
于
幅
值
的
投
票
方
法
4
3
3
.
5
性
能
评
测
与
实
验 分
析
4
4
3
.
5
.
1
C
a
p
g
M
y
o
数
据
集
上
的
深
度
机
器
学
习
方 法
评
测
4 4
3
.
5
.
2
C
a
p g
M
y
o
数
据
集
上
的 传
统
分
类
器
评
测
4
7
3
.
5
.
3
C S I
^
-
H
D E
M
G
数
据
集
上
的
评
测
4
7
3
.
5
.
4
N
i
n
a
P
r o
数
据
集
上
的
评
测
4 9
3
.
6
小
结
5 0
第
4
章
基
于
深
度
领
域
自
适
应
识
别
手
势
5 2
4
.
1
概
述
5 2
4
.
2
问
题
描 述
5 4
4 3
基
于
深
度
领
域
自
适
应
的
解 决
方
案
5
5
4
.
4
基
于
多
流
A
d
a
B
N
的
领
域
自
适
应
方
法
5
5
4
.
5
性
能
评
测
与
实
验 分 析
5
7
4
.
5
.
1
实
验
配
置
5 9
4
.
5
.
2
C S
L
^
-
H
D E
M
G
数
据
集
上
的
评
测
6 0
4
.
5
.
3
C
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p
g
M
y
o
数
据
集
上
的
评
测
6
2
4
.
5
.
4
N
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P
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o
数
据
集
上
的
评
测
6
4
4
.
6
/
]
、
结
6 4
I
I
浙
江
大
学
博
±
学
位
论
义
s m
第
5
章
基
于
半
监
督
深
度
机
器
学
习
识
别 手
势
6 6
5
.
1
概
述
6 6
5
.
2
问
题
描
述
6 8
5
3
基
于
半
监
督
深
度
机
器
学
习
的
解 决
方
案
6 9
5
.
4
基
于
半
监
督
深
度
卷
巧 网
络 的 手
势
识
别
7
0
5
.
5
面
向
半
篮
督
训
练
的
肌
电
信
号
时
序
关
系
预
测
7
1
5
.
6
面
向
半
监
督
训
练
的 手
部
姿
态
统
计
量
预
测
7
2
5
.
7
性
能
评
测 与
实
莊
分
析
7
3
5
.
7
.
1
实
验
配
置
7
3
5
.
7
.
2
N
i
a n
P
r o
数
据
集
上
的
评
测
7 4
5
.
7
.
3
C
a
p g
M
y
o
数
据 集
上
的
评
测
7 6
5
.
7
.
4
C S L
-
H
D E
M
G
数
据
集
上
的
评
测
7 6
5
.
8
小
结
7
9
第
6
章
总
结
与
展
望
8 0
参 考
文
献
8
2
附
录
A
C
^
g
M
y
o
数
据
集
1 0 1
附
录
B
基
于
瞬
时
肌
电
图
像
的
手
势
识
别
超
参
数
调
优
1
1
1
附
录
C
攻
读
博
壬
学
位
期
间
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要
的
巧
究
成
果
1
1
3
附
录
D
致 谢
1
1
4
I I I
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