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관절 신체 자세 추정 - 컴퓨터 비전에서 인간의 움직임 잠금 해제 - cover

관절 신체 자세 추정 - 컴퓨터 비전에서 인간의 움직임 잠금 해제

Fouad Sabry

Translator Baek Hyun

Publisher: 10 억 지식이 걸립니다 [Korean]

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Summary

관절 신체 자세 추정이란
 
컴퓨터 비전 분야에서 관절로 구성된 관절 신체의 자세를 복원하는 기술 및 시스템에 대한 연구입니다. 이미지 기반 관찰을 사용하여 단단한 부분을 관절 신체 자세 추정이라고 합니다. 관찰과 위치를 연결하는 모델이 복잡하고 유용할 수 있는 시나리오의 범위 때문에 컴퓨터 비전에서 가장 오래 지속되는 과제 중 하나입니다.
 
방법 도움이 될 것입니다
 
(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:
 
1장: 관절형 신체 자세 추정
 
2장: 이미지 분할
 
3장: 동시 현지화 및 매핑
 
4장: 제스처 인식
 
5장: 비디오 추적
 
6장: 기본 행렬(컴퓨터 비전)
 
7장: 모션의 구조
 
8장: 컴퓨터 비전의 Bag-of-words 모델
 
9장: 포인트- 세트 등록
 
10장: Michael J. Black
 
(II) 관절형 신체 자세 추정에 관한 대중의 주요 질문에 답합니다.
 
(III) 실제 사례 다양한 분야에서 관절형 신체 자세 추정을 활용하는 방법에 대해 설명합니다.
 
이 책은 누구를 위한 책인가요?
 
전문가, 학부생 및 대학원생, 열성팬, 취미 생활자 및 모든 종류의 관절 신체 자세 추정에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 분.
 
 
 
 
Available since: 04/30/2024.
Print length: 108 pages.

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    봉쇄란 무엇인가
     
    봉쇄는 제2차 세계대전 종전 후 공산주의 확산을 막기 위해 미국이 냉전 시대에 추진한 지정학적 전략 외교정책이다. 이 이름은 전쟁 기간 동안 소련을 봉쇄했던 위생 코르동이라는 용어와 느슨하게 관련되어 있습니다.
     
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    혜택을 받는 방법
     
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    이방성 확산 - 이방성 확산을 통한 이미지 분석 향상

    Fouad Sabry

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    이방성 확산이란 무엇입니까
     
    이미지 처리 및 컴퓨터 비전에서 Perona?Malik 확산이라고도 하는 이방성 확산은 중요한 부분을 제거하지 않고 이미지 노이즈를 줄이는 것을 목표로 하는 기술입니다. 이미지 내용, 일반적으로 이미지 해석에 중요한 가장자리, 선 또는 기타 세부 사항. 이방성 확산은 이미지가 확산 프로세스를 기반으로 점점 더 흐려진 이미지의 매개변수화된 계열을 생성하는 스케일 공간을 생성하는 프로세스와 유사합니다. 이 계열의 각 결과 이미지는 이미지와 2D 등방성 가우스 필터 사이의 컨볼루션으로 제공됩니다. 여기서 필터 너비는 매개변수에 따라 증가합니다. 이 확산 프로세스는 원본 이미지의 선형 및 공간 불변 변환입니다. 이방성 확산은 이러한 확산 프로세스를 일반화한 것입니다. 이는 매개변수화된 이미지 계열을 생성하지만 결과로 생성되는 각 이미지는 원본 이미지와 원본 이미지의 로컬 콘텐츠에 따라 달라지는 필터 간의 조합입니다. 결과적으로 이방성 확산은 원본 이미지의 비선형 및 공간 변형 변환입니다.
     
    혜택
     
    (I) 통찰력 , 그리고 다음 주제에 대한 검증:
     
    1장: 이방성 확산
     
    2장: Fick의 확산 법칙
     
    3장: 확산 방정식
     
    4장: 열 방정식
     
    5장: 나비에-스토크스 방정식
     
    6장: 전체 변동
     
    7장: 발산
     
    8장: 라플라스 연산자
     
    9장: Curl(수학)
     
    10장: 발산 정리
     
    (II) 이방성에 관한 대중의 주요 질문에 답하기 확산.
     
    (III) 다양한 분야에서 이방성 확산을 사용하는 실제 사례.
     
    이 책의 대상 독자
     
    전문가, 학부 및 대학원생, 매니아, 취미생활자 및 모든 종류의 이방성 확산에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.
     
     
     
     
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