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面向固定场景的人机交互动作分类方法:基于MoveNet与朴素贝叶斯的自训练轻量化方案
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作者 张旭东 杜传祥 +3 位作者 贺楠 左嘉民 关福临 郝海峰 《计算机应用文摘》 2025年第20期68-70,共3页
文章提出一种面向低性能处理环境且支持自训练的人体骨骼动作分类方法,基于轻量级MoveNet模型提取人体关键点信息,并采用朴素贝叶斯算法对骨架序列进行分类.实验结果表明,该方法在用户与设备保持固定相对位置的条件下,仅需采集15~20 s... 文章提出一种面向低性能处理环境且支持自训练的人体骨骼动作分类方法,基于轻量级MoveNet模型提取人体关键点信息,并采用朴素贝叶斯算法对骨架序列进行分类.实验结果表明,该方法在用户与设备保持固定相对位置的条件下,仅需采集15~20 s的用户定制化数据,即可实现高准确率(约95%)的轻量级分类.然而,该方法对姿态差异细微的动作仍存在误识别风险,且对未见数据的泛化能力有限. 展开更多
关键词 movenet模型 朴素贝叶斯算法 动作分类器 自训练 快速部署与应用
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改进的MoveNet轻量化单人姿态估计算法 被引量：1
2
作者 史健婷 詹怀远 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2023年第4期589-594,601,共7页
为提升轻量化单人姿态估计的实时性精度和可视化效果,提出一种BCM3-Net模型,基于MobileNetV3作为特征提取网络,引入空间通道注意力机制,在保证原MoveNet模型检测效率的同时,提高了人体关键点检测的准确率。结果表明,BCM3-Net模型在MSCOC... 为提升轻量化单人姿态估计的实时性精度和可视化效果,提出一种BCM3-Net模型,基于MobileNetV3作为特征提取网络,引入空间通道注意力机制,在保证原MoveNet模型检测效率的同时,提高了人体关键点检测的准确率。结果表明,BCM3-Net模型在MSCOCO2017的验证集上拥有mAP为75.5%的效果,相较MoveNet模型精度提高了1.3%,同时运算量由3.433×10^(8)次/s下降至2.689×10^(8)次/s,实时推理能力达到43 FPS,验证了改进后模型的精准性和鲁棒性。 展开更多
关键词 轻量化模型 单人姿态估计 注意力机制 movenet
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