基于神经网络的人体姿势识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

人体姿态识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，其目标是从图像或视频中自动识别人体的姿态信息，近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的人体姿态识别方法取得了显著的突破，并在人机交互、运动分析、医疗辅助等领域展现出巨大的应用潜力。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

人体姿态识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的人体姿态识别方法取得了显著的进展。

1. 国内研究现状

国内学者在人体姿态识别领域取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对人体姿态识别问题，研究基于神经网络的姿态识别方法，并构建高效、鲁棒的姿态识别模型。

主要内容包括：
1.人体姿态识别技术概述:对人体姿态识别的定义、发展历程、应用领域等进行概述。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究法、实验研究法和比较分析法等多种研究方法。

1.文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解人体姿态识别的研究现状、发展趋势以及现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.实验研究法：搭建实验环境，使用公开的人体姿态识别数据集进行实验，验证所提出的方法和模型的有效性。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种基于改进神经网络的人体姿态识别模型：针对现有神经网络模型在人体姿态识别中存在的问题，例如遮挡、视角变化等，提出一种改进的神经网络模型，以提高人体姿态识别的精度和鲁棒性。

2.提出一种基于多模态信息融合的人体姿态识别方法：将深度图像、rgb图像等多模态信息进行融合，以提高人体姿态识别的精度和稳定性。

3.探索人体姿态识别技术在实际场景中的应用：将人体姿态识别技术应用于实际场景中，例如人机交互、运动分析、医疗辅助等，以验证其有效性和实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]张浩,彭宇行,谢晓华,等.基于深度学习的人体姿态估计方法综述[j].自动化学报,2021,47(03):561-583.

[2]陈锋,王伟,张鑫,等.基于深度学习的人体姿态估计研究综述[j].计算机工程与应用,2020,56(18):50-60.

[3]刘鹏,李华,彭进.基于深度学习的人体姿态估计方法[j].计算机应用研究,2019,36(09):2593-2600 2606.