📄Работа №120524
Тема: Разработка алгоритма выделения признаков походки человека из кадров видеопотока
Характеристики работы
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Программирование
Объем:
50 листов
Год:
2020
Просмотров:
233
4700
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Аннотация 2
Введение 6
1 Теоретическое обоснование задачи выделения признаков походки человека 8
1.1 Описание исследуемого в задаче процесса походки человека 8
1.2 Анализ существующих способов выделения признаков походки 10
1.3 Постановка задачи на разработку алгоритма выделения признаков походки человека 16
2 Проектирование алгоритма выделения признаков походки человека из кадров видеопотока 18
2.1 Анализ и выбор вычислительного метода для нахождения признаков походки человека 18
2.2 Общая структура алгоритма выделения признаков походки 23
2.3 Выбор библиотеки компьютерного зрения для программной реализации алгоритма выделения признаков походки человека 27
2.4 Разработка программной реализации алгоритма выделения признаков походки человека из кадров видеопотока 29
2.5 Анализ работы программной реализации алгоритма выделения признаков походки человека 32
3 Анализ и корректировка разработанного алгоритма выделения признаков походки человека 39
3.1 Исследование эффективности работы разработанного алгоритма выделения признаков походки человека 39
3.2 Корректировка разработанного алгоритма выделения признаков походки 41
Заключение 45
Список используемой литературы и используемых источников 47
Приложение А Исходный программный код 50
Введение 6
1 Теоретическое обоснование задачи выделения признаков походки человека 8
1.1 Описание исследуемого в задаче процесса походки человека 8
1.2 Анализ существующих способов выделения признаков походки 10
1.3 Постановка задачи на разработку алгоритма выделения признаков походки человека 16
2 Проектирование алгоритма выделения признаков походки человека из кадров видеопотока 18
2.1 Анализ и выбор вычислительного метода для нахождения признаков походки человека 18
2.2 Общая структура алгоритма выделения признаков походки 23
2.3 Выбор библиотеки компьютерного зрения для программной реализации алгоритма выделения признаков походки человека 27
2.4 Разработка программной реализации алгоритма выделения признаков походки человека из кадров видеопотока 29
2.5 Анализ работы программной реализации алгоритма выделения признаков походки человека 32
3 Анализ и корректировка разработанного алгоритма выделения признаков походки человека 39
3.1 Исследование эффективности работы разработанного алгоритма выделения признаков походки человека 39
3.2 Корректировка разработанного алгоритма выделения признаков походки 41
Заключение 45
Список используемой литературы и используемых источников 47
Приложение А Исходный программный код 50
📖 Введение
На протяжении последних столетий человечество стремительно развивалось в сфере науки. В начале 20 века наука активно развивалась в таких направлениях, как геология, металлургия, переработка нефти, военная промышленность. Это происходило по множеству причин, так или иначе связанных с соперничеством между странами. Но сегодня человечество шагнуло в эпоху технологического прогресса. Робототехника заменила военное ремесло, производство электромобилей вытеснило переработку нефти и так далее. Все это так или иначе связано с развитием информационных технологий. Одним из множества направлений информационных технологий является компьютерное зрение - наука о создании алгоритмов, способных производить обнаружение, отслеживание и классификацию объектов. Компьютерное зрение решает множество задач, таких как распознавание, идентификация, обработка или восстановление изображений, или сцены, оценка движений. Как и в любой другой науке, в данном направлении существуют некоторые нерешенные проблемы, одной из которых является распознавание людей с использованием биометрических данных. Данные, собранные при таком распознавании, принято разделять на два типа: физиологические, то есть данные о форме тела, отпечатках пальцев, сетчатке глаза или форме лица; или поведенческие, то есть данные о походке, жестикуляции, речи человека.
Объектом исследования является процесс выделения признаков походки человека из видеопотока.
Предмет исследования - метод выделения признаков походки человека из видеопотока.
Цель работы - уменьшение трудоемкости получения признаков походки человека посредством разработки специального алгоритма.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• провести анализ существующих методов, применимых к выделению признаков походки человека;
• описать метод, выбранный в качестве основы для исследования;
• спроектировать алгоритм;
• разработать программу для вычисления признаков походки;
• осуществить вычисление признаков походки человека;
• проанализировать полученные результаты;
• скорректировать алгоритм.
В первой главе отображается теоретическая часть работы. В ней обосновывается выбор задачи на исследование, а также описываются возможные способы решения поставленной задачи.
Во второй главе описывается метод обнаружения признаков походки с помощью ключевых точек, который был изменен в целях уменьшения трудоемкости процесса выделения признаков. В этой же главе происходит проектирование алгоритма и анализ полученных в результате его работы данных.
В третьей главе анализируются полученные результаты, а также вносятся корректировки для входных параметров, чтобы увеличить скорость работы алгоритма выделения признаков походки. И производится итоговый анализ работы разработанного и скорректированного алгоритма.
Объектом исследования является процесс выделения признаков походки человека из видеопотока.
Предмет исследования - метод выделения признаков походки человека из видеопотока.
Цель работы - уменьшение трудоемкости получения признаков походки человека посредством разработки специального алгоритма.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
• провести анализ существующих методов, применимых к выделению признаков походки человека;
• описать метод, выбранный в качестве основы для исследования;
• спроектировать алгоритм;
• разработать программу для вычисления признаков походки;
• осуществить вычисление признаков походки человека;
• проанализировать полученные результаты;
• скорректировать алгоритм.
В первой главе отображается теоретическая часть работы. В ней обосновывается выбор задачи на исследование, а также описываются возможные способы решения поставленной задачи.
Во второй главе описывается метод обнаружения признаков походки с помощью ключевых точек, который был изменен в целях уменьшения трудоемкости процесса выделения признаков. В этой же главе происходит проектирование алгоритма и анализ полученных в результате его работы данных.
В третьей главе анализируются полученные результаты, а также вносятся корректировки для входных параметров, чтобы увеличить скорость работы алгоритма выделения признаков походки. И производится итоговый анализ работы разработанного и скорректированного алгоритма.
✅ Заключение
Тема бакалаврской работы посвящена разработке алгоритма выделения признаков походки человека из кадров видеопотока.
В ходе выполнения данной работы были рассмотрены возможные способы решения поставленной задачи, связанной с извлечением признаков походки человека. А также был проведен анализ методов, найденных в научных публикациях различных авторов.
После проведения анализа существующих подходов выделения признаков походки человека был выбран метод, основанный на применении ключевых точек фигуры человека.
В качестве уменьшения трудоемкости выбранного метода, было решено воспользоваться возможностями библиотеки «OpenPose» для нахождения ключевых точек фигуры человека. Кроме этого были также рассмотрены наиболее часто применяемые для оценки позы наборы данных «СОСО» и «MPII».
В ходе дальнейшего выполнения работы был разработан алгоритм выделения признаков походки человека из кадров видеопотока. В программной реализации которого применялись возможности библиотек «OpenCV» и «OpenPose».
Далее был проведен анализ первичной работы алгоритма выделения признаков походки человека. Кроме этого, были построены графики, характеризующие изменения углов между сегментами ног во время одного цикла походки человека. С их помощь можно охарактеризовать манеру движения человека. В результате этого анализа было принято решение использовать набор данных «MPII» в качестве входных данных для нахождения ключевых точек фигуры.
После проведения первичного анализа работы алгоритма выделения признаков походки было решено провести вычислительный эксперимент. Цель которого заключалась в нахождении возможности оптимизировать работу алгоритма без больших потерь в точности вычислений. В результате был сделан вывод, что сжатие кадров входного видеопотока в два раза позволит уменьшить время работы алгоритма, в рассмотренном случае на 1,5 секунды.
Актуальность данной работы состоит в том, что её результаты могут быть применимы в разработке алгоритмов, применимых для решения задач обнаружения сегментов человеческого тела.
Кроме этого, разработанный алгоритм может применяться для извлечения признаков походки конкретного человека. Эти признаки можно в дальнейшем классифицировать для решения задач, связанных с идентификацией человека.
Таким образом, подведя итог по выполненным этапам в данной работе, можно сделать вывод о том, что была достигнута поставленная цель. А именно, с помощью разработанного алгоритма выделения признаков походки человека с использованием средств библиотеки «OpenPose» была уменьшена трудоемкость метода, предложенного Чен Хи Ю.
В ходе выполнения данной работы были рассмотрены возможные способы решения поставленной задачи, связанной с извлечением признаков походки человека. А также был проведен анализ методов, найденных в научных публикациях различных авторов.
После проведения анализа существующих подходов выделения признаков походки человека был выбран метод, основанный на применении ключевых точек фигуры человека.
В качестве уменьшения трудоемкости выбранного метода, было решено воспользоваться возможностями библиотеки «OpenPose» для нахождения ключевых точек фигуры человека. Кроме этого были также рассмотрены наиболее часто применяемые для оценки позы наборы данных «СОСО» и «MPII».
В ходе дальнейшего выполнения работы был разработан алгоритм выделения признаков походки человека из кадров видеопотока. В программной реализации которого применялись возможности библиотек «OpenCV» и «OpenPose».
Далее был проведен анализ первичной работы алгоритма выделения признаков походки человека. Кроме этого, были построены графики, характеризующие изменения углов между сегментами ног во время одного цикла походки человека. С их помощь можно охарактеризовать манеру движения человека. В результате этого анализа было принято решение использовать набор данных «MPII» в качестве входных данных для нахождения ключевых точек фигуры.
После проведения первичного анализа работы алгоритма выделения признаков походки было решено провести вычислительный эксперимент. Цель которого заключалась в нахождении возможности оптимизировать работу алгоритма без больших потерь в точности вычислений. В результате был сделан вывод, что сжатие кадров входного видеопотока в два раза позволит уменьшить время работы алгоритма, в рассмотренном случае на 1,5 секунды.
Актуальность данной работы состоит в том, что её результаты могут быть применимы в разработке алгоритмов, применимых для решения задач обнаружения сегментов человеческого тела.
Кроме этого, разработанный алгоритм может применяться для извлечения признаков походки конкретного человека. Эти признаки можно в дальнейшем классифицировать для решения задач, связанных с идентификацией человека.
Таким образом, подведя итог по выполненным этапам в данной работе, можно сделать вывод о том, что была достигнута поставленная цель. А именно, с помощью разработанного алгоритма выделения признаков походки человека с использованием средств библиотеки «OpenPose» была уменьшена трудоемкость метода, предложенного Чен Хи Ю.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.