深度学习与人体姿态动作识别

　　《深度学习与人体姿态动作识别》主要阐述了深度学习下人体姿态动作识别的相关技术和方法。全书共六章，章介绍了深度学习的发展历史；第二章介绍了各种相对深度学习来说属于传统浅层模型技术的原理和方法；第三章介绍了深度人体姿态动作识别相关的数据集；第四章介绍了传统人体姿态动作识别的相关技术和方法；第五章介绍了深度人体姿态动作识别的相关思路、原理和方法；第六章阐述了一些典型的深度人体姿态动作识别的技术方案。《深度学习与人体姿态动作识别》主要供图像处理与模式识别、计算机科学与技术、信息与通信工程等学科领域的研究人员、研究生以及工程技术人员参考使用。

　　关晨至，南昌师范学院物理系实验室主任，主持或参与多项省级科研项目，发表EI收录论文10篇，研究方向为嵌入式系统与计算机视觉。

第1章 深度学习概述
1．1 深度学习概念
1．2 国内外研究现状
1．3 深度学习模型结构
1．4 深度学习训练算法
1．5 深度学习的优点
1．6 深度学习已有的应用
1．7 深度学习存在的问题及未来研究方向
第2章 传统浅层模型概述
2．1 浅层模型概念
2．2 常用浅层模型
第3章 相关数据集
3．1 数据集概述
3．2 MPII
3．3 MS COCO
3．4 PoseTrack
第4章 传统人体姿态动作识别
4．1 传统人体姿态动作识别概述
4．2 视频图像表示
4．3 人体动作建模与分类
4．4 方法总结
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