Resumen

Para abordar problemas de pérdida grave de detalles y baja definición de detección en el algoritmo tradicional de detección de postura de movimiento humano, se propone un algoritmo de detección de postura de movimiento humano utilizando aprendizaje profundo por refuerzo. En primer lugar, se utiliza la capacidad de percepción del aprendizaje profundo para emparejar puntos característicos de movimiento humano y obtener características de postura de movimiento humano. En segundo lugar, se normaliza la imagen de movimiento humano, se toma la distribución del histograma de color de la postura de movimiento humano como el antígeno, se busca la región cercana a la postura de movimiento en la imagen y se toma su región candidata como el anticuerpo. Al calcular la afinidad entre el antígeno y el anticuerpo, se realiza la extracción de características de la postura de movimiento humano. Finalmente, utilizando las características de entrenamiento de la red de aprendizaje profundo y la red de aprendizaje por refuerzo, se obtiene la información de cambio de la postura de movimiento humano y se realiza el diseño del al

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Algoritmo propuesto; Detección de la postura en movimiento humano; Aprendizaje profundo por refuerzo; Extracción de características; Resolución de imagen; Tiempo de reconocimiento
• Keywords:Proposed algorithm; Human motion posture detection; Deep reinforcement learning; Feature extraction; Image resolution; Recognition time