Resumen

El reconocimiento de gestos de movimiento humano es la dirección de investigación más desafiante en el campo de la visión por computadora, y se utiliza ampliamente en la interacción humano-computadora, monitoreo inteligente, realidad virtual, análisis de comportamiento humano y otros campos. Este artículo propone un nuevo tipo de red de confrontación de generación convolucional profunda para reconocer la postura del movimiento humano. Este método utiliza una red de apilamiento de convoluciones profundas en forma de reloj de arena para extraer con precisión la ubicación de puntos articulares clave en la imagen. La parte de generación e identificación de la red está diseñada para codificar la primera jerarquía (padre) y la segunda jerarquía (hijo) y mostrar la relación espacial de las partes del cuerpo humano. El generador y el discriminador están diseñados como dos partes en la red, y están conectados entre sí para codificar la posible relación de apariencia y, al mismo tiempo, la posibilidad de la existencia de partes del cuerpo humano y la relación entre cada parte del cuerpo y su parte parental codificada. En la imagen

• 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:Reconocimiento de gestos de movimiento humano; Visión por computadora; Red de confrontación generativa convolucional profunda; Interacción humano-computadora; Monitoreo inteligente; Realidad virtual
• Keywords:Human motion gesture recognition; Computer vision; Deep convolutional generation confrontation network; Human-computer interaction; Intelligent monitoring; Virtual reality