基于RGB图像的人体姿态识别研究开题报告

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中的一个重要研究方向，其目标是从图像或视频中准确地估计出人体关键点的位置，并进而恢复人体的姿态。

近年来，随着深度学习技术的快速发展以及大规模数据集的出现，人体姿态识别技术取得了显著的进步，并在人机交互、运动分析、医疗康复等领域展现出巨大的应用潜力。

本选题旨在研究基于rgb图像的人体姿态识别方法，并开发相应的系统。

2. 本选题国内外研究状况综述

人体姿态估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是从单张或序列图像中识别出人体的姿态信息。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于rgb图像的人体姿态估计取得了显著进展。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容如下:
1.研究人体姿态识别的相关理论基础:包括人体姿态识别的定义、分类、rgb图像特征提取方法、人体姿态建模方法等。

2.研究基于深度学习的人体姿态识别方法:包括卷积神经网络概述、基于单人姿态估计的网络结构、基于多人姿态估计的网络结构等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:深入研究国内外关于人体姿态识别，特别是基于rgb图像的人体姿态识别技术的相关文献，了解该领域的最新研究进展、主要技术路线以及存在的问题等，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现:研究和对比现有的基于深度学习的人体姿态识别算法，例如openpose、alphapose、hrnet等，分析其优缺点。

根据研究目标和应用场景，设计并实现适用于rgb图像的人体姿态识别算法，并在公开数据集上进行训练和评估。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对现有算法在复杂场景下精度和鲁棒性不足的问题，提出一种基于多尺度特征融合和上下文信息建模的人体姿态识别算法:该算法将利用多尺度卷积神经网络提取人体不同尺度的特征，并结合人体各部位之间的空间关系，提高人体姿态识别的精度和鲁棒性，特别是对于遮挡、复杂背景等情况下的姿态识别。

2.开发一套基于rgb图像的人体姿态识别系统，并将其应用于实际场景:该系统将提供用户友好的界面，方便用户进行图像或视频的输入、姿态估计结果的查看等操作。

同时，本研究还将探索该系统在运动分析、人机交互等领域的应用，例如利用该系统对运动员的动作进行分析，或利用该系统实现基于手势的人机交互等。

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]钟宁.基于rgb图像的人体姿态估计研究综述[j].计算机工程与应用,2021,57(14):1-11.

[2]张强,徐波,刘日升,等.基于rgb图像的人体姿态估计研究综述[j].计算机科学,2021,48(11):106-117.

[3]王晓,刘正熙,郭璠,等.基于rgb图像的人体姿态识别方法综述[j].小型微型计算机系统,2020,41(06):1260-1268.