| 项目简介： |
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的人工智能应用进入人们生活并发挥着重要的作用。姿态识别作为计算机视觉的重要研究课题引起研究者的广泛关注，目前单人姿态识别模型的研究已有较大进展，模型准确率相对较高。然而对于复杂场景以及多人交互姿态识别的研究还处于比较低的水平，尤其是对于人与人之间交互行为（如握手、打架）的研究。因此，本项目拟基于深度学习模型（如CNN卷积神经网络，DNN深度学习网络等）设计并实现更适合于人体姿态识别的模型，进而构建将人体姿态特征映射到行为标签的深度学习模型，作为辅助人体交互行为检测的方法。人体姿态识别拥有广阔的应用前景，可用于公共安全智能监控、家庭监控等场景。因此，人体姿态识别的研究具有重要的理论价值和实际意义。
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