Para mejorar el nivel de entrenamiento del movimiento de Sanda, este artículo utiliza un método de análisis de imagen para reconstruir las características detalladas del movimiento y aplicarlas al proceso de entrenamiento real. Dado que el método tradicional de reconstrucción de wavelet se ve afectado por la precisión de la escala de descomposición, este documento propone un método mejorado de acción de Sanda basado en la reconstrucción de imágenes en 3D. En primer lugar, el método se basa en la compensación de fase adyacente de fotogramas y técnicas de estabilización de imagen digital para realizar operaciones de fotogramas digitales en la imagen. Luego, se utilizan técnicas de escaneo y detección de esquinas para la reconstrucción de la imagen, donde se utilizan métodos de compensación de fase adyacente para emparejar puntos característicos y píxeles grises. La extracción de imagen se realiza extrayendo los puntos clave de la imagen 3D de la acción, y se utiliza un método rápido de detección de fotogramas para estabilizar la imagen de la imagen digital
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Exploración del Espacio de Memoria de Configuración No Inicializada para la Identificación Intrínseca de Dispositivos FPGA Xilinx Virtex-5.
Artículo:
Análisis de factores sobre las motivaciones de los estudiantes indonesios para estudiar en China basado en la teoría de empuje-tirón.
Artículo:
Asignación de recursos híbrida optimizada en redes celulares inalámbricas con y sin reasignación de canales.
Artículo:
Una arquitectura de sistema en un chip programable para la estimación de canales de entrenamiento superpuestos dependientes de datos.
Artículo:
Maximización de la capacidad efectiva en redes vehiculares más allá de 5G: Un método híbrido de aprendizaje profundo por transferencia.