公开(公告)号：CN118247810A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410363229.5

申请日：2024-03-28

Applicant: 南京邮电大学通达学院

Inventor： 谭耀 ,  余西亚 ,  高书贤 ,  丁鸿飞

IPC: G06V40/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/08 ,  G06T11/00 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明属于计算机视觉和机器学习领域，公开了一种基于TensorFlow.js的人体姿态识别方法及识别系统，包括：通过深度卷积神经网络处理输入的图像和视频数据，采用了多尺度特征提取技术，在不同分辨率下捕捉到细微的人体特征，增强模型对于姿态变化的敏感度；通过前向传播算法，PoseNet预测图像中每个像素点属于特定关键点的概率以及关键点之间的空间关系，利用非极大值抑制算法从概率图中提取出最高概率的关键点位置；通过Canvas2D画布渲染与WebGL加速，将识别出来的人体关键点绘制在浏览器页面中。本发明减少了对网络通信的依赖，提高了便携性，用户数据均在本地浏览器上，提高了隐私保护的水平。