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[学位论文] 作者：易思恒,
来源：西南科技大学 年份：2022
人体姿势估计与动作识别是体感人机交互领域的一个重要研究方向,传统的体感交互方法主要依赖深度传感器进行姿势估计和获取人体关节点信息,然后利用机器学习方法进行动作识别,识别结果受模板库影响较大。随着深度学习在人体动作行为分析领域的发展,深度学习的方......
[期刊论文] 作者：易思恒,陈永辉,王赋攀,蔡婷,
来源：小型微型计算机系统 年份：2022
在人机交互动作识别领域中,基于深度学习的动作识别方法比传统的手工特征提取方法准确率更高.为了解决基于深度学习的动作识别方法在实时人机交互的实际应用问题,本文设计并创建了交互动作数据集(IA RGB-D),用于深度学习方法的人体动作识别研究.将IA RGB-D用于......
[期刊论文] 作者：刘南杉,裴云强,蒋皓,韩永国,吴亚东,王赋攀,易思恒,
来源：图学学报 年份：2022
随着我国垃圾分类制度的加速推行，基于虚拟/增强现实技术的垃圾分类应用大量涌现。受识别设备平台及居民应用习惯等方面的影响，针对目前该类应用在便捷性、实用性上存在较大不足，提出了一种基于轻量化神经网络并融合移动增强现实及可视化技术的垃圾分类应用方案。......
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