导读:本文包含了姿态估计论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:姿态,人体,特征,卡尔,关节点,里格,深度。
姿态估计论文文献综述
杨兴明,周亚辉,张顺然,吴克伟,孙永宣[1]（2019）在《跨阶段结构下的人体姿态估计》一文中研究指出目的基于图像的人体姿态估计是计算机视觉领域中一个非常重要的研究课题,并广泛应用于人机交互、监控以及图像检索等方面。但是,由于人体视觉外观的多样性、遮挡和混杂背景等因素的影响,导致人体姿态估计问题一直是计算机视觉领域的难点和热点。本文主要关注于初始特征对关节点定位的作用,提出一种跨阶段卷积姿态机(CSCPM)。方法首先,采用VGG(visual geometry group)网络获得初步的图像初始特征,该初始特征既是图像关节点定位的基础,同时,也由于受到自遮挡和混杂背景的干扰难以学习。其次,在初始特征的基础上,构建多层模型学习不同尺度下的结构特征,同时为了解决深度学习中的梯度消失问题,在后续的各层特征中都串联该初始特征。最后,设计了多尺度关节点定位的联合损失,用于学习深度网络参数。结果本文实验在两大人体姿态数据集MPII(MPII human pose dataset)和LSP(leeds sport pose)上分别与近3年的人体姿态估计方法进行了定性与定量比较,在MPII数据集中,模型的总检测率为89.1%,相比于性能第2的模型高出了0.7%;在LSP数据集中,模型的总检测率为91.0%,相比于性能第2的模型高出了0.5%。结论实验结果表明,初始特征学习能够有效判断关节点的自遮挡和混杂背景干扰情况,引入跨阶段结构的CSCPM姿态估计模型能够胜出现有人体姿态估计模型。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年10期）
付雷,章政,余义[2]（2019）在《基于动态权值共轭梯度的自适应互补滤波姿态估计算法》一文中研究指出针对低成本微机电系统(MEMS)惯性测量器件易发散,单一的姿态估计算法存在精度低、抗干扰性弱等问题,提出了一种动态权值共轭梯度法与自适应互补滤波融合的姿态估计算法。该算法在共轭梯度算法中加入动态权值,根据载体运动加速度大小对权值进行动态调整,消除运动加速度对姿态估计的不利影响;将加速度计的输出采用动态权值共轭梯度法估计出姿态四元数,并将其与陀螺仪的输出通过自适应互补滤波算法融合以减小惯性测量单元(IMU)的漂移和噪声干扰,提高微型四旋翼飞行器姿态估计的跟踪精度。为了验证所设计算法的可行性和有效性,搭建了基于STM32单片机的四旋翼飞行器实验平台,实验结果表明该算法提高了姿态估计的跟踪精度以及非重力运动加速度干扰下的抗干扰能力。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年10期）
韩孝天,万旺根[3]（2019）在《基于MSP的多人姿态估计算法》一文中研究指出基于2D图像的多人姿态估计是理解人类行为的一项基础技术,同时也极具挑战性。近年来,由于卷积神经网络的快速发展,多人姿态估计的准确率得到了显着提升。但与此同时,算法和模型的复杂度也不断提高,这使得算法的研究和应用变得更加困难。本文通过研究人体检测的准确性、人体姿态估计的优化对多人姿态估计准确率的影响,提出了一种简单有效的自上而下的多人姿态估计算法,它由3个模块组成,人体检测、人体姿态估计以及人体姿态优化。在公共数据集上进行了实验分析,结果表明该算法可以明显提高多人姿态估计的准确性。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年19期）
况逸群,程洪,崔芳[4]（2019）在《基于多视图投影的半监督手姿态估计算法》一文中研究指出为解决手姿态估计中标签数据的获取困难问题,该文提出了一种基于多视图投影的半监督学习方法,减少对标记数据的需求。首先,从单张深度图中分割出手部区域,将其投影至3个正交平面;而后,采用编解码模型学习两个投影视图在低维度隐空间中的关联表征;最终,结合标记数据,学习低维度隐空间表征到手姿态叁维坐标的回归映射。实验表明,该方法减少了对标记数据的依赖,在NYU手姿态估计数据库上获得了较好的结果。(本文来源于《电子科技大学学报》期刊2019年05期）
任文[5]（2019）在《基于姿态估计的运动辅助训练系统研究》一文中研究指出文中针对羽毛球运动系统化、科学化和高效化训练的需求,研究了基于姿态估计的羽毛球运动辅助训练系统。该系统采用分部叁维姿态估计的方法,将叁维人体姿态估计问题简化为多个二维子问题。通过采用贝叶斯算法对人体各个部位进行特征识别,并利用人体运动约束完成了叁维姿态合成。最后,通过整体姿态估计空间的调整进行优化。系统采用VB程序语言和Microsoft Office Access数据库进行开发,完成了客户端接口、数据库及中间连接层的数据访问接口的构建,同时利用Java语言实现了对运动分析结果的输出展示功能。本研究功能对于实现运动员的科学、合理、高效训练均具有重要意义。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年18期）
蔡冠蓝[6]（2019）在《柔性姿态估计和时空特征结合的乒乓球动作视频片段关键帧提取》一文中研究指出为了解决传统方法在场景复杂的情况下,因无法保证时间与空间上的连续性,导致乒乓球动作识别错误,影响关键帧提取性能的问题,将柔性姿态估计和时空特征结合在一起,研究乒乓球动作视频片段关键帧提取问题。依据稠密光流对乒乓球动作视频片段进行分段。对单帧图像人体柔性姿态进行估计,通过可分离线性滤波器时空特征点检测方法对乒乓球动作视频图像序列特征点的检测,将时空特征点当成中心建立时空立方体,提取时空立方体的像素建立时空特征。为了保证时间与空间上的连续性,引入时空特征边,得到有时空特征的柔性姿态估计结果。通过直方图相交法求出乒乓球动作视频片段中姿态相似度,计算全部姿态的Hog间差异度,构成差异度矩阵。在当前帧姿态差异度超过阈值的情况下认为当前帧为关键帧。实验结果表明,所提方法针对不同场景的保真率与压缩率一直高于0. 7,处于较高水平;主观评价结果好,可提取合理关键帧。可见所提方法对复杂场景的关键帧提取性能优,主观与客观评价结果好。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年25期）
姚红,任元,王卫杰[7]（2019）在《立方星无陀螺姿态估计UKF滤波算法仿真研究》一文中研究指出本文针对立方星的无陀螺姿态估计问题开展UKF滤波算法的仿真研究。首先在体坐标系建立了立方星的姿态动力学方程以及相对于轨道坐标系的姿态运动学方程;之后给出了北东下坐标系中地磁场强度矢量的计算公式,并转化到轨道坐标系;最后设计M文件实现了立方星仅基于磁强计测量信息的UKF滤波算法仿真,仿真结果表明UKF滤波算法能够取得姿态角误差小于1°、姿态角速度误差小于0.01°/s的姿态估计精度。(本文来源于《第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20th CCSSTA 2019）》期刊2019-08-20）
陈国军,杨静,程琰,尹鹏[8]（2019）在《基于RGBD的实时头部姿态估计》一文中研究指出实时的头部姿态估计在人机交互和人脸分析应用中起着至关重要的作用,但准确的头部姿态估计方法依然具有一定的挑战性。为了提高头部姿态估计的准确性和鲁棒性,将基于几何的方法与基于学习的方法相结合进行头部姿态估计。在人脸检测和人脸对齐的基础上,提取彩色图像几何特征和深度图像的局部区域深度特征,再结合深度块的法线和曲率特征,构成特征向量组;然后使用随机森林的方法进行训练;最后,所有决策树进行投票,对得到的头部姿态高斯分布估计进行阈值过滤,进一步提高模型预测的准确度。实验结果表明,该方法与现有的头部姿态估计方法相比,具有更高的准确度及鲁棒性。(本文来源于《图学学报》期刊2019年04期）
胡启阳,王大轶[9]（2019）在《基于双目视觉的非合作目标自主姿态估计方法》一文中研究指出针对在轨服务任务对于空间非合作目标的自主相对导航需求,提出了一种基于双目视觉的自主姿态估计方法。该方法以Markley变量描述目标的姿态运动,并利用双目相机对目标表面的特征点进行观测,利用特征点的运动规律与目标姿态运动的相关性,并通过容积卡尔曼滤波算法实现了对非合作目标角速度与自旋轴方向的估计。数学仿真验证了所给出的姿态估计方法,并分析了估计精度的影响因素。(本文来源于《深空探测学报》期刊2019年04期）
邓益侬,罗健欣,金凤林[10]（2019）在《基于深度学习的人体姿态估计方法综述》一文中研究指出基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络,直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序,并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面,对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍,从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素,包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系,甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述,清晰地呈现出该领域的发展脉络。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年19期）
姿态估计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对低成本微机电系统(MEMS)惯性测量器件易发散,单一的姿态估计算法存在精度低、抗干扰性弱等问题,提出了一种动态权值共轭梯度法与自适应互补滤波融合的姿态估计算法。该算法在共轭梯度算法中加入动态权值,根据载体运动加速度大小对权值进行动态调整,消除运动加速度对姿态估计的不利影响;将加速度计的输出采用动态权值共轭梯度法估计出姿态四元数,并将其与陀螺仪的输出通过自适应互补滤波算法融合以减小惯性测量单元(IMU)的漂移和噪声干扰,提高微型四旋翼飞行器姿态估计的跟踪精度。为了验证所设计算法的可行性和有效性,搭建了基于STM32单片机的四旋翼飞行器实验平台,实验结果表明该算法提高了姿态估计的跟踪精度以及非重力运动加速度干扰下的抗干扰能力。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
姿态估计论文参考文献
[1].杨兴明,周亚辉,张顺然,吴克伟,孙永宣.跨阶段结构下的人体姿态估计[J].中国图象图形学报.2019
[2].付雷,章政,余义.基于动态权值共轭梯度的自适应互补滤波姿态估计算法[J].高技术通讯.2019
[3].韩孝天,万旺根.基于MSP的多人姿态估计算法[J].电子测量技术.2019
[4].况逸群,程洪,崔芳.基于多视图投影的半监督手姿态估计算法[J].电子科技大学学报.2019
[5].任文.基于姿态估计的运动辅助训练系统研究[J].电子设计工程.2019
[6].蔡冠蓝.柔性姿态估计和时空特征结合的乒乓球动作视频片段关键帧提取[J].科学技术与工程.2019
[7].姚红,任元,王卫杰.立方星无陀螺姿态估计UKF滤波算法仿真研究[C].第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20thCCSSTA2019）.2019
[8].陈国军,杨静,程琰,尹鹏.基于RGBD的实时头部姿态估计[J].图学学报.2019
[9].胡启阳,王大轶.基于双目视觉的非合作目标自主姿态估计方法[J].深空探测学报.2019
[10].邓益侬,罗健欣,金凤林.基于深度学习的人体姿态估计方法综述[J].计算机工程与应用.2019
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