典型文献
非线性化改进的KP-Detector模型在人体姿态识别中的应用
文献摘要：
针对现有体态识别模型检测精度不高、检测周期过长以及模型参数规模过大等问题,提出一种新的改进模型——KP-Detector.该模型将关节点和肢体分开检测和识别,使用改进的PLF匹配方法及Dense连接机制,减少模型复杂度;运用匈牙利算法进行肢体高效匹配,优化使用6层模型结构,同时应用于单人和多人关节点检测.在MPII数据集上测试显示,该模型检测精度优于对比模型,测试速度较其他模型快近4FPS,而模型大小只有18M,具有较大优势.
文献关键词：
KP-Detector;体态识别;PLF;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
张鹏;逄博;徐欣;韦博
作者机构：
杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州310018
文献出处：
引用格式：
[1]张鹏;逄博;徐欣;韦博-.非线性化改进的KP-Detector模型在人体姿态识别中的应用)[J].软件导刊,2022(03):49-54
A类：
4FPS,18M
B类：
线性化,KP,Detector,人体姿态识别,体态识别,识别模型,模型检测,检测精度,改进模型,关节点,检测和识别,PLF,匹配方法,Dense,连接机制,模型复杂度,匈牙利算法,高效匹配,优化使用,层模型,模型结构,单人,点检,MPII,对比模型,测试速度
AB值：
0.474395
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