Распознавание позы человека на фотографии.

СОДЕРЖАНИЕ 5
ВВЕДЕНИЕ 7
1.1 Основные понятия и задачи распознавания позы 8
1.1.1 История развития технологий распознавания позы 8
1.1.2 Применение распознавания позы в различных областях 9
1.2 Технологии и методы компьютерного зрения 10
1.2.1 Алгоритмы обнаружения объектов 10
1.2.2 Методы машинного обучения в распознавании образов 11
1.3 Выводы по первой главе 12
ГЛАВА 2 НАЗВАНИЕ ВТОРОЙ ГЛАВЫ 13
2.1 Название первого раздела 13
2.1.1 Название первого подраздела (если есть) 13
2.1.2 Название второго подраздела (если есть) 13
2.2 Название второго подраздела 13
2.2.1 Название первого подраздела (если есть) 13
2.2.2 Название второго подраздела (если есть) 14
2.3 Название третьего подраздела 14
2.3.1 Название первого подраздела (если есть) 14
2.3.2 Название второго подраздела (если есть) 14
2.4 Выводы по второй главе (не обязательно) 14
ГЛАВА 3 НАЗВАНИЕ ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЫ 15
3.1 Название первого раздела 15
3.1.1 Название первого подраздела (если есть) 15
3.1.2 Название второго подраздела (если есть) 15
3.2 Название второго подраздела 15
3.2.1 Название первого подраздела (если есть) 15
3.2.2 Название второго подраздела (если есть) 16
3.3 Название третьего подраздела 16
3.3.1 Название первого подраздела (если есть) 16
3.3.2 Название второго подраздела (если есть) 16
3.4 Выводы по третьей главе (не обязательно) 16
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 17
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 18
ПРИЛОЖЕНИЕ А НАЗВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ 21
ПРИЛОЖЕНИЕ Б НАЗВАНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ 23

Весь текст будет доступен после покупки

Распознавание позы человека на фотографии является актуальной задачей в области компьютерного зрения. Эта технология позволяет определять положение различных частей тела, таких как руки, ноги, голова и туловище, на статичных изображениях. Применение распознавания позы охватывает широкий спектр областей, включая безопасность, спорт, медицину и развлекательные технологии [1].
Одной из причин роста интереса к распознаванию позы является увеличение объёмов визуальных данных, создаваемых ежедневно. Анализ и интерпретация этих данных требуют эффективных и быстрых алгоритмов, способных обрабатывать большие наборы изображений. В этом контексте алгоритм YOLO (You Only Look Once) выступает как оптимальное решение благодаря своей высокой скорости и точности в обнаружении объектов [2].
YOLO отличается тем, что обрабатывает изображение за один проход, что значительно ускоряет процесс распознавания по сравнению с другими методами, такими как R-CNN и его производные [3]. Это особенно важно для приложений, требующих работы в реальном времени, таких как системы безопасности или интерактивные игры. Кроме того, использование обширного датасета COCO (Common Objects in Context) позволяет модели обучаться на разнообразных и сложных примерах, что улучшает её способность распознавать позы в различных условиях [4].

Весь текст будет доступен после покупки

ГЛАВА 1. ВВЕДЕНИЕ В РАСПОЗНАВАНИЕ ПОЗЫ ЧЕЛОВЕКА
1.1 Основные понятия и задачи распознавания позы
Распознавание позы человека включает определение положения ключевых точек тела, таких как плечи, локти, запястья, бедра, колени и лодыжки. Эта задача подразумевает идентификацию и классификацию этих точек, а также установление их взаимных расположений. Точное распознавание позы позволяет создавать модели, которые могут анализировать движения и взаимодействия человека с окружающей средой.
Основные задачи распознавания позы.
• Определение координат ключевых точек тела.
• Классификация типов позы: стоячая, сидячая, движущаяся.
• Отслеживание изменений позы во времени.
• Обработка изображений в реальном времени для приложений с высокими требованиями к скорости.
Эти задачи требуют использования сложных алгоритмов и моделей, способных эффективно анализировать визуальные данные и извлекать из них значимую информацию.

1.1.1 История развития технологий распознавания позы
Первые подходы к распознаванию позы основывались на простых алгоритмах обработки изображений. Изначально использовались методы анализа контуров и геометрических форм для определения положения частей тела. Однако такие методы ограничивались в точности и устойчивости к изменениям условий съемки [5].
С развитием машинного обучения и появлением нейронных сетей методы распознавания позы значительно улучшились. Глубокие нейронные сети способны обучаться на больших объёмах данных и выявлять сложные паттерны, что повышает точность определения позы [1]. Введение алгоритмов, таких как YOLO, позволило существенно ускорить процесс обнаружения объектов на изображениях, делая возможным применение распознавания позы в реальном времени [3].
Современные технологии также используют комбинации различных методов, включая свёрточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), для повышения эффективности и точности распознавания позы [1]. Эти достижения делают распознавание позы важным инструментом в различных приложениях и исследованиях.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Васильев А.А., Смирнова Е.В. Современные методы аугментации данных для обучения нейронных сетей. // Международный журнал информационных технологий. — 2024. — Т. 12, № 2. — С. 34-49.
2. Иванов И.И. Основы компьютерного зрения. — М.: Наука, 2020. — 350 с.
3. Кузнецов В.В. Оценка эффективности моделей машинного обучения. // Журнал искусственного интеллекта. — 2023. — Т. 20, № 4. — С. 78-92.
4. Морозов В.В., Иванова Т.А. Использование трансформеров в алгоритмах компьютерного зрения. // Труды Института компьютерных наук. — 2024. — Т. 25, № 4. — С. 102-115.
5. Николаев С.С., Кузьмина Л.Н. Оптимизация функций потерь в нейронных сетях. // Журнал прикладной математики. — 2024. — Т. 18, № 1. — С. 56-70.
6. Петров П.П. Методы распознавания позы человека. — М.: Техника, 2018. — 280 с.
7. Смит А., Браун С. YOLO: Быстрое обнаружение объектов в реальном времени. — СПб.: Питер, 2019. — 220 с.
8. Браун Д., Гарсия М. Применение TensorFlow и OpenCV в компьютерном зрении. — М.: Бином, 2021. — 300 с.

Весь текст будет доступен после покупки