1. 题目来源
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任务，其在人体姿态估计、动作识别、人机交互等领域具有广泛的应用价值。
近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别和目标检测等方面取得了突破性进展，为人体图像特征点提取提供了新的思路和方法。
选择“基于卷积神经网络的人体图像特征点提取算法研究”这一题目，旨在利用深度学习技术提升人体图像特征点提取的精度和效率，为相关应用领域提供更可靠的技术支持。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成的主要内容包括：
1.深入研究人体图像特征点提取的相关理论基础，包括特征点定义、分类、常用数据集等，以及卷积神经网络基本原理、常用网络结构、人体姿态估计方法等。
2.设计并实现一种基于卷积神经网络的人体图像特征点提取算法。
重点研究网络结构设计、特征点定位方法、损失函数设计等关键技术，并对算法进行训练和优化。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求：
论文应具备一定的学术价值和应用价值，研究内容应具有一定的创新性和实用性。
论文写作应符合学术规范，逻辑清晰，结构合理，语言流畅，数据准确。
需完成不少于2万字的毕业论文，并按要求进行格式排版。
4. 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
5. 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.
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