Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

A single upper limb pose estimation method based on the improved stacked hourglass network

Pobierz

Tytuł: A single upper limb pose estimation method based on the improved stacked hourglass network

Autor:

Peng, Gang ; Zheng, Yuezhi ; Li, Jianfeng ; Yang, Jin

Data wydania:

2021

Typ zasobu:

artykuł

Współtwórca:

Korbicz, Józef (1951- ) - red. ; Uciński, Dariusz - red.

Tytuł publikacji grupowej:

AMCS, volume 31 (2021)

Abstract:

At present, most high-accuracy single-person pose estimation methods have high computational complexity and insufficient real-time performance due to the complex structure of the network model. However, a single-person pose estimation method with high real-time performance also needs to improve its accuracy due to the simple structure of the network model. It is currently difficult to achieve both high accuracy and real-time performance in single-person pose estimation. ; For use in human-machine cooperative operations, this paper proposes a single-person upper limb pose estimation method based on an end-to-end approach for accurate and real-time limb pose estimation. Using the stacked hourglass network model, a single-person upper limb skeleton key point detection model is designed. A deconvolution layer is employed to replace the up-sampling operation of the hourglass module in the original model, solving the problem of rough feature maps. ; Integral regression is used to calculate the position coordinates of key points of the skeleton, reducing quantization errors and calculations. Experiments show that the developed single-person upper limb skeleton key point detection model achieves high accuracy and that the pose estimation method based on the end-to-end approach provides high accuracy and real-time performance.

Wydawca:

Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski

Identyfikator zasobu:

oai:zbc.uz.zgora.pl:86241

DOI:

10.34768/amcs-2021-0009

Strony:

123-133

Źródło:

AMCS, volume 31, number 1 (2021) ; kliknij tutaj, żeby przejść

Jezyk:

eng

Licencja CC BY 4.0:

kliknij tutaj, żeby przejść

Prawa do dysponowania publikacją:

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego

Temat i słowa kluczowe:

convolutional neural networks stacked hourglass network skeleton key point single upper limb pose estimation human?machine coordination

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

2025-07-18

Data dodania obiektu:

2025-07-18

Liczba wyświetleń treści obiektu:

4

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://zbc.uz.zgora.pl/publication/101333

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
A single upper limb pose estimation method based on the improved stacked hourglass network 2025-07-18

Obiekty

Podobne
AMCS, volume 34 (2024)
AMCS, volume 34 (2024)

Advanced diabetic retinopathy detection with the R-CNN: A unified visual health solution

Sri Sravya, Valluri Naga Srinivasu, Parvathaneni Shafi, Jana Hołubowski, Waldemar Zielonka, Adam Woźniak, Marcin - ed. Kumar, Yogesh - ed. Ijaz, Muhammad Fazal - ed.

2024
artykuł
AMCS, volume 28 (2018)
AMCS, volume 28 (2018)

The feature selection problem in computer-assisted cytology

Kowal, Marek Skobel, Marcin Nowicki, Norbert Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.

2018
artykuł
AMCS, volume 31 (2021)
AMCS, volume 31 (2021)

A hybrid two-stage SqueezeNet and support vector machine system for Parkinson`s disease detection based on handwritten spiral patterns

Bernardo, Lucas Salvador Damaševičius, Robertas Albuquerque, Victor Hugo C. de Maskeliunas, Rytis Kusy, Maciej - ed. Scherer, Rafał - ed. Krzyżak, Adam - ed.

2021
artykuł
AMCS, volume 34 (2024)
AMCS, volume 34 (2024)

An expert system for leukocyte classification using probabilistic deep feature optimization via distribution estimation

Awais, Muhammad Akram, Tallha Alasiry, Areej Marzougui, Mehrez Park, Jongwoon Chang, Byoungchol Woźniak, Marcin - ed. Kumar, Yogesh - ed. Ijaz, Muhammad Fazal - ed.

2024
artykuł
AMCS, volume 35 (2025)
AMCS, volume 35 (2025)

Vanilla convolutional neural network is all you need for online and offline signature verification

Yilmaz, Mustafa Berkay Öztürk, Kagan Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.

2025
artykuł
AMCS, volume 28 (2018)
AMCS, volume 28 (2018)

Impact of low resolution on image recognition with deep neural networks: An experimental study

Koziarski, Michał Cyganek, Bogusław Korbicz, Józef (1951- ) - red. Uciński, Dariusz - red.

2018
artykuł
AMCS, volume 31 (2021)
AMCS, volume 31 (2021)

A weighted wrapper approach to feature selection

Kusy, Maciej Zajdel, Roman Kusy, Maciej - ed. Scherer, Rafał - ed. Krzyżak, Adam - ed.

2021
artykuł
Więcej

Dane kontaktowe

Adres

Biblioteka Uniwersytetu
Zielonogórskiego
al. Wojska Polskiego 71
65-762 Zielona Góra

Telefon

(+48) 68 328 21 55

E-Mail

kontakt@zbc.uz.zgora.pl

Wojewódzka i Miejska Biblioteka Publiczna
im. C. Norwida w Zielonej Górze
al. Wojska Polskiego 9
65-077 Zielona Góra

(+48) 68 453 26 06

p.karp@biblioteka.zgora.pl

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji