基于卷积神经网络的人体图像特征点提取算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

人体图像特征点提取是计算机视觉领域的一项基础性研究课题，其目的是从图像或视频中精确定位人体关键部位的位置，例如头部、四肢、关节等。

该技术在诸多领域都有着广泛的应用前景，例如：
人机交互:精准的人体姿态估计可以为虚拟现实、增强现实等应用提供更加自然、流畅的交互体验，例如体感游戏、虚拟试衣等。

运动分析:在体育竞技、康复训练等领域，可以通过人体姿态估计技术对运动员或患者的动作进行量化分析，从而提供科学的指导和评估。

2. 本选题国内外研究状况综述

人体姿态估计作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著进展。

传统的姿态估计方法通常依赖于人工设计的特征和复杂的图形模型，但这些方法在处理复杂背景、遮挡和视角变化等问题时存在局限性。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对人体图像特征点提取问题，研究基于卷积神经网络的解决方案，并致力于提高算法的精度、效率和鲁棒性。

具体研究内容如下：
1.研究不同cnn结构对人体图像特征点提取的影响:分析常用cnn结构，如alexnet、vgg、resnet、densenet等，在特征提取方面的优缺点。

设计并实现一种适合人体图像特征点提取的cnn网络结构，并通过实验验证其有效性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步进行。

1.文献调研与分析:收集并阅读国内外关于人体图像特征点提取、卷积神经网络、人体姿态估计等方面的相关文献，了解最新的研究进展和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现:基于现有的cnn模型和人体姿态估计方法，设计并实现一种高效准确的人体图像特征点提取算法。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面取得创新：
1.高效的网络结构设计:针对人体图像特征点提取任务的特点，设计一种新的cnn网络结构，在保证精度的前提下，降低模型复杂度，提高计算效率。

2.多尺度特征融合策略:研究如何有效地融合不同尺度的特征信息，以提高特征点定位精度，特别是在处理不同尺度的人体目标时，能够保持较好的鲁棒性。

3.基于深度学习的特征点定位方法:探索新的基于深度学习的特征点定位方法，例如，结合目标检测和关键点回归的方法，以提高特征点定位的精度和效率。

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.刘伟,张鲁宁,王树梅. 基于改进openpose的人体姿态估计[j]. 微型电脑应用,2023,39(04):78-82.

2.张帆,胡洋. 基于改进hrnet的人体姿态估计[j]. 计算机工程与应用,2023,59(09):267-274.

3.郭陈,赵亮,张博,等. 基于改进轻量级网络的人体姿态估计[j]. 计算机工程与应用,2023,59(10):204-210.