基于雙人體可變形部件模型的深層人體檢測的開題報告

基于雙人體可變形部件模型的深層人體檢測的開題報告一、選題背景深度學(xué)習(xí)在近年來在計算機(jī)視覺領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，人體姿態(tài)估計和人體檢測是其中重要的研究領(lǐng)域之一。人體檢測和人體姿態(tài)估計一般都是指在一張圖像或一段視頻中，對人體的位置、姿態(tài)、動作等特征進(jìn)行準(zhǔn)確的識別和定位。這些技術(shù)具有很廣泛的應(yīng)用，如視頻監(jiān)控、智能交通、游戲開發(fā)、虛擬現(xiàn)實以及機(jī)器人控制等領(lǐng)域，這些技術(shù)已經(jīng)成為了人機(jī)交互和智能控制的支撐技術(shù)之一。目前主要的人體姿態(tài)估計和人體檢測算法基本上都是基于關(guān)鍵點的，即使用關(guān)鍵點來表示人體的位置和姿態(tài)。這種方式的優(yōu)點是計算速度較快，但是缺點是如果關(guān)鍵點的定位不準(zhǔn)確，會導(dǎo)致估計結(jié)果有誤差。此外，在遮擋、姿態(tài)多樣、光照變化、背景復(fù)雜等情況下，基于關(guān)鍵點的算法效果會大打折扣。近期，基于雙人體可變形部件模型的深層人體檢測技術(shù)成為了研究熱點。該技術(shù)采用了特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以在復(fù)雜的圖像環(huán)境下實時檢測人體，不易受到遮擋和光照變化的干擾，并且不需要對圖像進(jìn)行嚴(yán)格的前后景分割。本論文選擇基于雙人體可變形部件模型的深層人體檢測技術(shù)進(jìn)行研究，旨在改進(jìn)和優(yōu)化該算法，并對其在實際應(yīng)用中的性能進(jìn)行評估。二、研究目標(biāo)本論文研究目標(biāo)如下：（1）掌握基于雙人體可變形部件模型的深層人體檢測技術(shù)的原理和方法。（2）改進(jìn)和優(yōu)化基于雙人體可變形部件模型的深層人體檢測技術(shù)，提高算法的檢測精度和魯棒性。（3）基于多個數(shù)據(jù)集，對改進(jìn)后的算法進(jìn)行測試和評估，以得出檢測算法與其他常規(guī)算法的性能比較。（4）將改進(jìn)后的算法應(yīng)用于實際場景中進(jìn)行驗證和分析，探索其應(yīng)用前景和可優(yōu)化之處。三、研究內(nèi)容（1）學(xué)習(xí)并掌握基于雙人體可變形部件模型的深層人體檢測技術(shù)的原理和方法。（2）分析已有算法存在的不足之處，并提出自己的改進(jìn)方案。（3）利用開源的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow實現(xiàn)改進(jìn)后的算法。（4）構(gòu)建多個數(shù)據(jù)集，并對算法的性能進(jìn)行評測和分析。（5）對改進(jìn)后的算法進(jìn)行應(yīng)用實驗，并從不同角度對其性能進(jìn)行評估和優(yōu)化。四、研究難點和關(guān)鍵技術(shù)本論文的難點主要包括以下方面：（1）對多種數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理和預(yù)處理，以提高算法的泛化和魯棒性。（2）分析算法的實時性和性能，并對其進(jìn)行優(yōu)化。（3）基于實際場景的數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗證和優(yōu)化，并對其前景進(jìn)行分析和探討。關(guān)鍵技術(shù)如下：（1）深度學(xué)習(xí)技術(shù)：包括CNN、RNN等。（2）人體姿態(tài)估計和人體檢測算法。（3）圖像處理技術(shù)：包括前