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J-GLOBAL ID：202002280427942314   整理番号：20A2107719

LHPNアルゴリズムに基づくジェスチャー姿勢推定法研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Hand Pose Estimation Using LHPN Algorithm

著者 (5件)： Zhou Quan (上海理工大学机械工程学院,上海 200093) ,  Gan Yi (上海理工大学机械工程学院,上海 200093;日本中央大学,理工学部精密工学科,日本東京 112-8551) ,  He Weiming (上海理工大学机械工程学院,上海 200093;日本中央大学,理工学部精密工学科,日本東京 112-8551) ,  Sun Fujia (上海理工大学机械工程学院,上海 200093) ,  Yang Lihong (上海理工大学机械工程学院,上海 200093)
資料名： Ruanjian  (Ruanjian)
巻： 41  号： 7  ページ： 66-71  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3604A  ISSN： 1003-6970  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 広大なユーザーがますます人工知能製品の体験を追求するにつれ、ジェスチャ姿勢推定は広い応用前景があるが、現在コンピュータビジョンの難題である。視覚センサとターゲット検出精度に及ぼす現在のトップダウン姿勢推定モードの影響を考慮して,本論文は,LightweightHandPoseNet(LHPN)アルゴリズムに基づくジェスチャー姿勢推定の方法を提案した。本アルゴリズムは,ConvolutionalPoseMachines(CPM)アルゴリズムのマルチレベル順序構造を採用し,次に,文脈情報を融合し,そして,軽量主幹ネットワークを設計し,そして,姿勢推定の総合的性能を改善した。異なる内部構造のLHPNアルゴリズムの性能をSTBデータセットに基づいて比較し,典型的なアルゴリズムと比較した。実験結果は,LHPNアルゴリズムがジェスチャー姿勢を正確に推定でき,CPMアルゴリズムと比較して,AUCにおいて0.5%増加し,各フレームの演算時間において0.1358s減少することを示す。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ネットワーク ,  演算 ,  人工知能 ,  コンピュータビジョン ,  内部構造 ,  視覚センサ
準シソーラス用語： 身振り ,  文脈情報 ,  マルチレベル ,  *姿勢推定 ,  前景 ,  ターゲット検出 ,  軽量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算理論  (JB02000A) ,  操縦・制御系統  (QK05020Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  ジェスチャー ,  姿勢推定 ,  研究