Zeitschriftenartikel zum Thema „Estimation de poses humaines“
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R, Jayasri. „HUMAN POSE ESTIMATION“. International Scientific Journal of Engineering and Management 03, Nr. 03 (23.03.2024): 1–9. http://dx.doi.org/10.55041/isjem01426.
Der volle Inhalt der QuelleLv Yao-wen, 吕耀文, 王建立 WANG Jian-li, 王昊京 WANG Hao-jing, 刘维 LIU Wei, 吴量 WU Liang und 曹景太 CAO Jing-tai. „Estimation of camera poses by parabolic motion“. Optics and Precision Engineering 22, Nr. 4 (2014): 1078–85. http://dx.doi.org/10.3788/ope.20142204.1078.
Der volle Inhalt der QuelleShalimova, E. A., E. V. Shalnov und A. S. Konushin. „Camera parameters estimation from pose detections“. Computer Optics 44, Nr. 3 (Juni 2020): 385–92. http://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-co-600.
Der volle Inhalt der QuelleMahajan, Priyanshu, Shambhavi Gupta und Divya Kheraj Bhanushali. „Body Pose Estimation using Deep Learning“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, Nr. 3 (31.03.2023): 1419–24. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.49688.
Der volle Inhalt der QuelleAju, Abin, Christa Mathew und O. S. Gnana Prakasi. „PoseNet based Model for Estimation of Karate Poses“. Journal of Innovative Image Processing 4, Nr. 1 (16.05.2022): 16–25. http://dx.doi.org/10.36548/jiip.2022.1.002.
Der volle Inhalt der QuelleAstuti, Ani Dwi, Tita Karlita und Rengga Asmara. „Yoga Pose Rating using Pose Estimation and Cosine Similarity“. Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi 16, Nr. 2 (03.07.2023): 115–24. http://dx.doi.org/10.21609/jiki.v16i2.1151.
Der volle Inhalt der QuelleJagtap, Aniket. „Yoga Guide: Yoga Pose Estimation Using Machine Learning“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, Nr. 2 (29.02.2024): 296–97. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.58272.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Jun, Mantao Wang, Xin Zhao und Dejun Zhang. „Multi-View Pose Generator Based on Deep Learning for Monocular 3D Human Pose Estimation“. Symmetry 12, Nr. 7 (04.07.2020): 1116. http://dx.doi.org/10.3390/sym12071116.
Der volle Inhalt der QuelleSu, Jianhua, Zhi-Yong Liu, Hong Qiao und Chuankai Liu. „Pose-estimation and reorientation of pistons for robotic bin-picking“. Industrial Robot: An International Journal 43, Nr. 1 (18.01.2016): 22–32. http://dx.doi.org/10.1108/ir-06-2015-0129.
Der volle Inhalt der QuelleFujita, Kohei, und Tsuyoshi Tasaki. „PYNet: Poseclass and Yaw Angle Output Network for Object Pose Estimation“. Journal of Robotics and Mechatronics 35, Nr. 1 (20.02.2023): 8–17. http://dx.doi.org/10.20965/jrm.2023.p0008.
Der volle Inhalt der QuelleTang, Danhang, Hyung Jin Chang, Alykhan Tejani und Tae-Kyun Kim. „Latent Regression Forest: Structured Estimation of 3D Hand Poses“. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39, Nr. 7 (01.07.2017): 1374–87. http://dx.doi.org/10.1109/tpami.2016.2599170.
Der volle Inhalt der QuelleCheng, Yu, Bo Wang, Bo Yang und Robby T. Tan. „Graph and Temporal Convolutional Networks for 3D Multi-person Pose Estimation in Monocular Videos“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 2 (18.05.2021): 1157–65. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i2.16202.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jiaman, C. Karen Liu und Jiajun Wu. „Ego-Body Pose Estimation via Ego-Head Pose Estimation“. AI Matters 9, Nr. 2 (Juni 2023): 20–23. http://dx.doi.org/10.1145/3609468.3609473.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Haolun, und Chi-Man Pun. „CEE-Net: Complementary End-to-End Network for 3D Human Pose Generation and Estimation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 1 (26.06.2023): 1305–13. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i1.25214.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Maomao, Ao Li, Honglei Liu und Minghui Wang. „Coarse-to-Fine Hand–Object Pose Estimation with Interaction-Aware Graph Convolutional Network“. Sensors 21, Nr. 23 (03.12.2021): 8092. http://dx.doi.org/10.3390/s21238092.
Der volle Inhalt der QuelleAoki, Koki, Tomoya Sato, Eijiro Takeuchi, Yoshiki Ninomiya und Junichi Meguro. „Error Covariance Estimation of 3D Point Cloud Registration Considering Surrounding Environment“. Journal of Robotics and Mechatronics 35, Nr. 2 (20.04.2023): 435–44. http://dx.doi.org/10.20965/jrm.2023.p0435.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Ning, Shaopeng Wu, Yupeng Chen, Zhanghua Wang und Ziqian Zhang. „A Pose Estimation Algorithm for Multimodal Data Fusion“. Traitement du Signal 39, Nr. 6 (31.12.2022): 1971–79. http://dx.doi.org/10.18280/ts.390609.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Fangtai, Zaixing He, Shuyou Zhang und Xinyue Zhao. „Estimation of 3D human hand poses with structured pose prior“. IET Computer Vision 13, Nr. 8 (Dezember 2019): 683–90. http://dx.doi.org/10.1049/iet-cvi.2018.5480.
Der volle Inhalt der QuelleNiwaya, Haruo, Haruki Imaoka und Atsuo Shibuya. „Estimation of the Distribution of Garment Pressure for Several Poses.“ Sen'i Gakkaishi 52, Nr. 5 (1996): 248–52. http://dx.doi.org/10.2115/fiber.52.5_248.
Der volle Inhalt der QuelleFavorskaya, M., D. Novikov und Y. Savitskaya. „HUMAN ACTION POSELETS ESTIMATION VIA COLOR G-SURF IN STILL IMAGES“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-5/W6 (18.05.2015): 51–58. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-5-w6-51-2015.
Der volle Inhalt der QuelleQian, Junpeng, Xiaogang Cheng, Bin Yang, Zhe Li, Junchi Ren, Thomas Olofsson und Haibo Li. „Vision-Based Contactless Pose Estimation for Human Thermal Discomfort“. Atmosphere 11, Nr. 4 (12.04.2020): 376. http://dx.doi.org/10.3390/atmos11040376.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Jong-Wook, Jin-Young Choi, Eun-Ju Ha und Jae-Ho Choi. „Human Pose Estimation Using MediaPipe Pose and Optimization Method Based on a Humanoid Model“. Applied Sciences 13, Nr. 4 (20.02.2023): 2700. http://dx.doi.org/10.3390/app13042700.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Wenhui, Bin Xu und Xinzhong Wu. „Robot grasping system based on deep learning target detection“. Journal of Physics: Conference Series 2450, Nr. 1 (01.03.2023): 012071. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2450/1/012071.
Der volle Inhalt der QuelleMcCall, Sheldon, Liyun Gong, Afreen Naz, Syed Waqar Ahmed, Wing On Tam und Miao Yu. „A Novel Mobile Vision Based Technique for 3D Human Pose Estimation“. European Journal of Electrical Engineering and Computer Science 7, Nr. 6 (26.12.2023): 82–87. http://dx.doi.org/10.24018/ejece.2023.7.6.573.
Der volle Inhalt der QuelleŠajina, Romeo, und Marina Ivašić-Kos. „3D Pose Estimation and Tracking in Handball Actions Using a Monocular Camera“. Journal of Imaging 8, Nr. 11 (10.11.2022): 308. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging8110308.
Der volle Inhalt der QuelleHu, Xiaoling, und Chang Liu. „Animal Pose Estimation Based on Contrastive Learning with Dynamic Conditional Prompts“. Animals 14, Nr. 12 (07.06.2024): 1712. http://dx.doi.org/10.3390/ani14121712.
Der volle Inhalt der QuelleZhou, Xiaolong, Tian Jin, Yongpeng Dai, Yongping Song und Kemeng Li. „Three-Dimensional Human Pose Estimation from Micro-Doppler Signature Based on SISO UWB Radar“. Remote Sensing 16, Nr. 7 (06.04.2024): 1295. http://dx.doi.org/10.3390/rs16071295.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Beichen, und Yue Bao. „Age Estimation of Faces in Videos Using Head Pose Estimation and Convolutional Neural Networks“. Sensors 22, Nr. 11 (31.05.2022): 4171. http://dx.doi.org/10.3390/s22114171.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Yongfeng, Hanmeng Zhang, Caili Gong, Dong Wang, Ming Ye und Yupu Jia. „Study of Pose Estimation Based on Spatio-Temporal Characteristics of Cow Skeleton“. Agriculture 13, Nr. 8 (01.08.2023): 1535. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture13081535.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Xixia, Qi Zou und Xue Lin. „Adaptive Hypergraph Neural Network for Multi-Person Pose Estimation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 3 (28.06.2022): 2955–63. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i3.20201.
Der volle Inhalt der QuelleSu, Yongzhi, Jason Rambach, Alain Pagani und Didier Stricker. „SynPo-Net—Accurate and Fast CNN-Based 6DoF Object Pose Estimation Using Synthetic Training“. Sensors 21, Nr. 1 (05.01.2021): 300. http://dx.doi.org/10.3390/s21010300.
Der volle Inhalt der QuelleFan, Zhen, Xiu Li und Yipeng Li. „Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Online 3D Human Poses Estimation“. Remote Sensing 13, Nr. 19 (06.10.2021): 3995. http://dx.doi.org/10.3390/rs13193995.
Der volle Inhalt der QuelleBarfoot, Timothy D., und Paul T. Furgale. „Associating Uncertainty With Three-Dimensional Poses for Use in Estimation Problems“. IEEE Transactions on Robotics 30, Nr. 3 (Juni 2014): 679–93. http://dx.doi.org/10.1109/tro.2014.2298059.
Der volle Inhalt der QuelleMekami, Hayet, Abdennacer Bounoua und Sidahmed Benabderrahmane. „Leveraging deep learning with symbolic sequences for robust head poses estimation“. Pattern Analysis and Applications 23, Nr. 3 (07.11.2019): 1391–406. http://dx.doi.org/10.1007/s10044-019-00857-5.
Der volle Inhalt der QuelleDesai, Miral, und Hiren Mewada. „A novel approach for yoga pose estimation based on in-depth analysis of human body joint detection accuracy“. PeerJ Computer Science 9 (13.01.2023): e1152. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1152.
Der volle Inhalt der QuelleHong, Sungjin, und Yejin Kim. „Dynamic Pose Estimation Using Multiple RGB-D Cameras“. Sensors 18, Nr. 11 (10.11.2018): 3865. http://dx.doi.org/10.3390/s18113865.
Der volle Inhalt der QuelleBautembach, Dennis, Iason Oikonomidis und Antonis Argyros. „Filling the Joints: Completion and Recovery of Incomplete 3D Human Poses“. Technologies 6, Nr. 4 (30.10.2018): 97. http://dx.doi.org/10.3390/technologies6040097.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Yuanyuan, Xingmei Li, Fang Fang, Fayong Zhang, Jingying Chen und Zhizhong Zeng. „Visual Focus of Attention and Spontaneous Smile Recognition Based on Continuous Head Pose Estimation by Cascaded Multi-Task Learning“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 33, Nr. 07 (07.06.2019): 1940006. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001419400068.
Der volle Inhalt der QuelleRavan, Aniket, Ruopei Feng, Martin Gruebele und Yann R. Chemla. „Rapid automated 3-D pose estimation of larval zebrafish using a physical model-trained neural network“. PLOS Computational Biology 19, Nr. 10 (23.10.2023): e1011566. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011566.
Der volle Inhalt der QuelleWang, X., H. Yu und D. Feng. „Pose estimation in runway end safety area using geometry structure features“. Aeronautical Journal 120, Nr. 1226 (April 2016): 675–91. http://dx.doi.org/10.1017/aer.2016.16.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Xianghan, Jie Jiang, Yanming Guo, Lai Kang, Yingmei Wei und Dan Li. „CFAM: Estimating 3D Hand Poses from a Single RGB Image with Attention“. Applied Sciences 10, Nr. 2 (15.01.2020): 618. http://dx.doi.org/10.3390/app10020618.
Der volle Inhalt der QuelleEl Kaid, Amal, und Karim Baïna. „A Systematic Review of Recent Deep Learning Approaches for 3D Human Pose Estimation“. Journal of Imaging 9, Nr. 12 (12.12.2023): 275. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging9120275.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Pengpeng, Tao Yu, Zhi Zeng, Yebin Liu, Guixuan Zhang und Zhen Song. „Relative Pose Estimation for RGB-D Human Input Scans via Implicit Function Reconstruction“. Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (11.02.2022): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4351951.
Der volle Inhalt der QuelleJo, BeomJun, und SeongKi Kim. „Comparative Analysis of OpenPose, PoseNet, and MoveNet Models for Pose Estimation in Mobile Devices“. Traitement du Signal 39, Nr. 1 (28.02.2022): 119–24. http://dx.doi.org/10.18280/ts.390111.
Der volle Inhalt der QuelleYuan, Honglin, Tim Hoogenkamp und Remco C. Veltkamp. „RobotP: A Benchmark Dataset for 6D Object Pose Estimation“. Sensors 21, Nr. 4 (11.02.2021): 1299. http://dx.doi.org/10.3390/s21041299.
Der volle Inhalt der QuelleMiyazaki, Jisho, und Keiji Matsumoto. „Imaginarity-free quantum multiparameter estimation“. Quantum 6 (10.03.2022): 665. http://dx.doi.org/10.22331/q-2022-03-10-665.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Fei, Chen Liang, Changlei Ru und Hongtai Cheng. „An Improved Point Cloud Descriptor for Vision Based Robotic Grasping System“. Sensors 19, Nr. 10 (14.05.2019): 2225. http://dx.doi.org/10.3390/s19102225.
Der volle Inhalt der QuelleAmadi, Lawrence, und Gady Agam. „Weakly Supervised 2D Pose Adaptation and Body Part Segmentation for Concealed Object Detection“. Sensors 23, Nr. 4 (10.02.2023): 2005. http://dx.doi.org/10.3390/s23042005.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Shida, Zongchun Bai, Lili Meng, Guofeng Han und Enze Duan. „Pose Estimation and Behavior Classification of Jinling White Duck Based on Improved HRNet“. Animals 13, Nr. 18 (10.09.2023): 2878. http://dx.doi.org/10.3390/ani13182878.
Der volle Inhalt der QuelleBorthakur, Debanjan, Arindam Paul, Dev Kapil und Manob Jyoti Saikia. „Yoga Pose Estimation Using Angle-Based Feature Extraction“. Healthcare 11, Nr. 24 (09.12.2023): 3133. http://dx.doi.org/10.3390/healthcare11243133.
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