Resumen

En este documento, analizamos el procesamiento de seguimiento de la ubicación de la imagen mediante aproximaciones sucesivas con la necesidad de privacidad dirigida. Para resolver el problema de detección del movimiento del cuerpo humano en el fondo dinámico, el módulo de detección del objetivo de movimiento integra las dos ideas de detección de información de características y detección de segmentación del modelo del cuerpo humano, y combina el marco de aprendizaje profundo para completar la detección del cuerpo humano mediante la detección de los puntos de características de las partes clave del cuerpo humano. La detección de los puntos clave del cuerpo humano depende del algoritmo de estimación de postura humana, por lo que la investigación en este documento se basa en el modelo de abajo hacia arriba en el método de estimación de postura de múltiples personas; en primer lugar, todos los puntos clave del cuerpo humano en la imagen se detectan mediante extracción de características a través de la red neuronal convolucional, y luego se logra el etiquetado preciso de los puntos clave del cuerpo humano mediante el uso del mapa de confianza de

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Procesamiento de seguimiento de ubicación; Análisis de imagen; Detección de cuerpo humano; Marco de aprendizaje profundo; Extracción de características; Algoritmo de correlación
• Keywords:Location-following processing; Image analysis; Human body detection; Deep learning framework; Feature extraction; Correlation algorithm