深度学习在生理机能中的应用
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作者曹文明,钟建奇
出版社科学出版社
ISBN9787030705754
出版时间2022-06
版次1
装帧平装
开本B5
纸张胶版纸
页数232页
字数293千字
定价128元
货号SC:9787030705754
上书时间2024-12-23
商品详情
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内容简介:
随着人们生活质量的提高，人体生理机能健康愈加地受到人们的重视，因此人体的生理机能评估也变得越来越重要。合理科学的生理机能评估对预防生理机能病变、保障人体健康尤为重要。本书针对复杂的人体运动问题，探索一种基于几何代数的人体运动表征方法，并以机器学习、深度学习为方法，为分析人体运动提供有效的解决方案。本书介绍了可变形卷积神经网络算法跟踪器、李生框架SiamFC跟踪算法、人体姿态描述方法、人体姿态朝向描述符以及人体生理机能评估系统。
本书适合从事人工智能、计算机视觉等领域工作的学者，尤其是基于深度学习人体运动分析方面研究的科研人员阅读和参考。
目录:
前言
第1章 人体目标跟踪算法研究
1.1 研究背景和意义
1.2 人体目标跟踪算法的研究现状
1.2.1 人体目标跟踪的重要组成部分
1.2.2 人体目标跟踪算法分类
参考文献
第2章 可变形卷积神经网络算法跟踪器
2.1 卷积神经网络
2.2 可变形卷积神经网络
2.2.1 可变形卷积的构建
2.2.2 可变形网络理论
2.2.3 可变形网络反向传播
2.3 可变形卷积神经网络算法的设计
2.3.1 MDNet跟踪算法概述
2.3.2 DCT网络设计
2.3.3 DCT算法软化损失函数
2.3.4 DCT跟踪器算法设计
2.3.5 DCT算法性能优化
2.4 本章小结
参考文献
第3章 通道注意力形变算法跟踪器
3.1 注意力基础知识
3.2 通道注意力形变网络设计
3.2.1 CDCT的组归一化
3.2.2 通道注意力形变模块设计
3.2.3 CDCT跟踪算法设计
3.3 跟踪器性能比较
3.3.1 CDCT性能对比
3.3.2 对比实验
3.4 本章小结
参考文献
第4章 3D骨架朝向数据的几何代数表示与集成方法研究
4.1 3D骨架朝向数据应用
4.2 骨架数据获取方法
4.2.1 直接获取3D骨架数据
4.2.2 3D姿态估计和骨架构造
4.3 信息表达
4.3.1 关于关节位移的表征
4.3.2 基于
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