Search academic texts

Information × Registration Number 2123U001439, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title HUMAN POSE ESTIMATION SYSTEM USING DEEP LEARNING ALGORITHMS popup.author Vyshnivskyi DaniilLiashenko OleksiiYeromina NataliiaVyshnivskyi DaniilLiashenko OleksiiYeromina Nataliia popup.publication 09-06-2023 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/2961 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Метою даної роботи є програмна реалізація нейронної мережі, яка може вирішити задачу оцінки пози людини. Завдяки швидкому вдосконаленню моделей нейронної мережі та обчислювальних ресурсів за останні 10 років стало можливим автоматизувати багато процесів, проводити дослідження та покращувати якість життя. Одним із напрямків є комп’ютерний зір: він дозволяє розпізнавати об’єкти, відстежувати рухи, сегментувати зображення, розпізнавати обличчя тощо. Оцінка пози людини є частиною напряму досліджень комп’ютерного зору. Це дозволяє захопити людську позу з відео або зображення та має багато застосувань у медицині, спорті, доповненій реальності, відеоіграх тощо. Таким чином, ціль цієї роботи полягає в тому, щоб знайти та оптимізувати алгоритм, який є відносно точним, для ідентифікації та класифікація суглобів в тілі людини. Для досягнення поставленої мети були вирішені наступні завдання: розглянуто та проаналізовано сучасні методи та технології, які зазвичай використовуються для вирішення задачі оцінки пози людини, використано штучні нейронні мережі як математичний апарат для моделі, програмна реалізація для оцінки пози людини. було розроблено та протестовано, результати моделі проаналізовано та оцінено, результати та висновки сформульовано. popup.nrat_date 2026-04-19 Close