基于條件GAN的復(fù)雜動(dòng)作圖像輪廓智能捕捉研究

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摘  要： 針對(duì)復(fù)雜動(dòng)作本身的高動(dòng)態(tài)性和多樣性，傳統(tǒng)的圖像處理方法難以準(zhǔn)確捕捉其輪廓，文中研究基于條件GAN的復(fù)雜動(dòng)作圖像輪廓智能捕捉方法，精準(zhǔn)了解動(dòng)作執(zhí)行情況。該方法利用像素覆蓋分割模型來(lái)分割原始復(fù)雜動(dòng)作圖像，獲取復(fù)雜動(dòng)作目標(biāo)圖像，將其作為約束條件輸入生成器，經(jīng)過(guò)編解碼器處理后輸出虛假?gòu)?fù)雜動(dòng)作圖像輪廓生成結(jié)果，判別器將生成器輸出的虛假輪廓和真實(shí)復(fù)雜動(dòng)作圖像輪廓作為輸入，在損失函數(shù)作用下進(jìn)行真假判別，并采用反向傳輸?shù)姆绞綄?duì)生成器和判別器的參數(shù)進(jìn)行迭代更新，實(shí)現(xiàn)最佳復(fù)雜動(dòng)作圖像輪廓智能捕捉。（剩余7353字）