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文档简介
基于视频序列的人体骨架提取与三维重建的开题报告一、研究背景与意义人体骨架的提取和三维重建是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。其中，基于视频序列的人体骨架提取和三维重建可以更加准确地重建人体运动姿态、行为步态等信息，为人体运动分析、动作识别、医学影像分析等领域提供有力支持。当前，人体骨架的提取和三维重建主要基于深度学习和传统计算机视觉方法两种方式。深度学习方法利用卷积神经网络（CNN）等结构对图像、视频进行端到端训练，取得了很好的效果；而传统计算机视觉方法则常常采用特征点追踪、轮廓分割、三维重建等方法进行骨架提取。两种方法各有优劣，本研究旨在结合二者的优点，提出一种基于视频序列的人体骨架提取与三维重建方法。二、研究内容与目标本研究将主要从以下几个方面展开：1.设计一种基于深度学习的人体骨架提取网络。为了提高骨架提取的准确度和效率，本研究将利用卷积神经网络对视频图像进行端到端训练，学习到丰富的骨架特征，并进行人体姿态估计，进而实现对人体骨架的提取。2.基于三维模型，实现人体骨架的三维重建。在骨架提取的基础上，本研究将尝试通过三维模型重建技术对人体骨架进行三维重建，实现对人体动作的准确还原。3.实验验证与性能分析。本研究将利用公开数据集进行实验验证，并对所提出的方法的准确度、效率、鲁棒性等进行性能分析。三、研究方案与进度安排1.研究方案：a.研究相关文献，了解相关技术和方法。b.设计基于深度学习的人体骨架提取网络，利用已有的数据集进行训练和优化。c.基于三维模型实现人体骨架三维重建方法，以提高准确性。d.对所提出的骨架提取和重建方法进行性能分析，并与已有的方法进行对比分析。2.工作进度安排：第一年：a.研究相关文献，并了解深度学习及传统计算机视觉方法在人体骨架提取和三维重建中的应用。b.设计并实现基于深度学习的人体骨架提取网络，并进行训练和优化。第二年：a.基于三维模型实现人体骨架三维重建方法，并对其进行优化。b.对所提出的骨架提取和重建方法进行性能分析，并与已有的方法进行对比分析。c.编写毕业论文，并进行答辩。四、预期成果本研究将尝试提出一种基于视频序列的人体骨架提取和三维重建方法。预计取得以下成果：1.提出一个基于深度学习的人体骨架提取网络，能够提高骨架提取的准确度和效率。2.实现人体骨架的三维重建，并在准确度、效率等方面得到提高。3.对提出的方法进行实验验证和性能分析，并
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