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    題名: 應用於人體姿勢辨識與機器人之可重組深度神經網路引擎-子計畫四:應用可重組深度神經網路技術之姿勢與行為辨識系統;Human Pose Estimation and Action Recognition System on Reconfigurable Dnn
    作者: 蔡宗漢
    貢獻者: 國立中央大學電機工程學系
    關鍵詞: 人工智慧;機器學習;影像處理;深度學習;神經網路;姿勢偵測;artificial intelligence;machine learning;image processing deep learning;neural network;human activity analysis
    日期: 2021-12-21
    上傳時間: 2021-12-23 14:41:50 (UTC+8)
    出版者: 科技部
    摘要: 計畫將產生一個端對端的神經網路深度影像生成、姿勢分析與行為辨識系統,並提供其他人體姿勢與機器立體視覺之相關研究一個具有價值之資料集,利用於其他演算法模型訓練與評價指標。並將此系統實現於深度網路的嵌入式開發板與IC晶片上,可以進行一套完整的影像紀錄與辨識系統,不僅可支援人體姿勢辨識系統的開發,也可應用於3D模型建模、運動與復健動作輔助與機器人的開發等等。憑藉著鏡頭所提供的視覺影像,來分析操控者所需要的控制,並回饋相應的結果。不再需要穿戴式或是昂貴又需受限於場景複雜度的深度影像鏡頭,達到“No Touching, No Dressing, All Under Controlling.”的未來走向。
    關聯: 財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
    顯示於類別:[電機工程學系] 研究計畫

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