تخمین چنددوربینی حالت سه بعدی انسان با برازش افکنش مدل اسکلت سه بعدی مفصل دار در تصاویر سایه نما

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 تخمین چنددوربینی حالت سه بعدی انسان با برازش افکنش مدل اسکلت سه بعدی مفصل دار در تصاویر سایه نما دارای ۲۱ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد تخمین چنددوربینی حالت سه بعدی انسان با برازش افکنش مدل اسکلت سه بعدی مفصل دار در تصاویر سایه نما  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی تخمین چنددوربینی حالت سه بعدی انسان با برازش افکنش مدل اسکلت سه بعدی مفصل دار در تصاویر سایه نما،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن تخمین چنددوربینی حالت سه بعدی انسان با برازش افکنش مدل اسکلت سه بعدی مفصل دار در تصاویر سایه نما :

نام کنفرانس، همایش یا نشریه : پردازش علایم و داده ها

تعداد صفحات :۲۱

تحلیل و ضبط خودکار حرکت انسان بر اساس تصاویر یا ویدئو به دلیل کاربردهای بسیار زیاد در پویانمایی، نظارت، بیومکانیک، تعامل بین انسان و رایانه، صنعت بازی و سرگرمی اهمیت بسیار زیادی در بینایی رایانه دارد. در این کاربردها، تخمین حالت سه بعدی انسان از قسمت های اساسی می باشد و به همین دلیل دقت تخمین بر عملکرد این کاربردها تاثیر زیادی دارد. تخمین حالت سه بعدی انسان از مشاهدات تصویری با توجه به بازه وسیع تغییرات در ظاهر و مفصل بندی انسان، ابعاد بالا در فضای حالت انسان و پدیده خود انسدادی، یک مساله بحث برانگیز است. در این مقاله، روشی جدید برای تخمین حالت سه بعدی انسان در رشته ویدئویی چنددوربینی معرفی می شود. در روش پیشنهادی، به جای جستجوی مستقیم فضای حالت ابعاد بالای انسان و استفاده از الگوریتم های استنتاج پیچیده، از یک روش جستجوی سلسله مراتبی، توابع هدف جداگانه برای قسمت های مختلف بدن و روش های بهینه سازی مستقیم استفاده شده است. مزایای روش پیشنهادی، ارزش دهی اولیه خودکار، برچسب زنی قسمت های مختلف کانتور بدن و استفاده از توابع هدف جداگانه برای قسمت های مختلف بدن است. نتایج آزمایش، نشان می دهد که روش پیشنهادی می تواند به طور موثری به عنوان یک سامانه بدون نشانه برای تخمین حالت سه بعدی انسان در رشته ویدئویی چنددوربینی بکار گرفته شود.

کلید واژه: تخمین سه بعدی حالت انسان، ضبط حرکت انسان، مدل مفصل دار، بهینه سازی، تصاویر سایه نما، اسکلت سه بعدی