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7、廣泛應(yīng)用前景的傳感器。盡管最近的研究表明，通過單目2.5D深度圖像估算3D姿態(tài)是可行的，這其中還是有很多棘手的問題，諸如深度數(shù)據(jù)的噪音和捕獲動作的自遮擋。因此，我們需要一種高效穩(wěn)健的姿態(tài)估算框架，用于從單一深度圖像流中追蹤人體姿態(tài)。在我們這個團隊的項目中，我們使用建立的姿態(tài)數(shù)據(jù)庫來查詢假設(shè)姿態(tài)，穩(wěn)定生成優(yōu)化算法，借此提升性能6246關(guān)鍵詞景深攝像頭姿態(tài)數(shù)據(jù)庫畢業(yè)設(shè)計說明書（論文）外文摘要TitleResearchonfullbodyposerecognitionbasedonMicrosoftKin
8、ect23/23---------------------------------------------------------------范文最新推薦------------------------------------------------------基于微軟Kinect體感游戲控制器的人體姿態(tài)識別方法研究摘要近年來，景深攝像頭已經(jīng)成為一種能夠捕捉實時幀率深度圖像，有著廣泛應(yīng)用前景的傳感器。盡管最近的研究表明，通過單目2.5D深度圖像估算3D姿態(tài)是可行的，這
