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1. 毕业设计（论文）主要内容：
人体姿态估计是理解图像和视频中人的行为的一个关键步骤，在智能监控、人机交互等领域有着广阔的应用前景。卷积神经网络在机器视觉领域相比传统的图像处理方法具有很大的优势，以卷积神经网络为基础建立的人体姿态估计模型相比传统的人体姿态估计模型预测准确度有了很大提高。本课题拟利用卷积神经网络对输入的rgb图像进行人体姿态估计，即预测出图像中人体关节的位置，在深入研究基于卷积神经网络的人体姿态估计模型的理论基础上，对算法进行编程仿真，并在公开的数据集上进行测试，要求达到较高的精确度和实时性，同时思考对于多人的人体姿态估计问题。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。
（2）完成开题报告及任务书。
（3）研究基于卷积神经网络的人体姿态估计模型的理论基础，完成编程仿真，实现对输入的rgb图像进行人体姿态估计，要求达到较高的精确度和实时性。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。
（3）第7－9周：学习相关编程语言和深度学习框架的使用，如python、tensorflow、pytorch等。
4. 主要参考文献
[1]赵勇,巨永锋.基于改进卷积神经网络的人体姿态估计[J].测控技术,2018,37(06):9-14.
[2] 韩贵金.基于改进CNN和加权SVDD算法的人体姿态估计[J].计算机工程与应用,2018,54(24):198-203.
[3] 冯健颖. 基于卷积神经网络的人体姿态估计研究[D].哈尔滨工业大学,2018.
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