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基于自适应参数化非极大值抑制的二维人体姿态估计算法
通信与控制工程 | 更新时间：2025-09-12

    • 基于自适应参数化非极大值抑制的二维人体姿态估计算法

    • 2D human pose estimation algorithm based on adaptive parameterized non-maximum suppression

    • “在人体姿态估计领域，研究者提出了基于自适应参数化NMS的二维姿态估计算法，有效解决了检测器准确率低和关键点冗余问题，为姿态估计研究开辟了新方向。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第7期 页码：2425-2433
    • 作者机构：

      1.安徽理工大学 人工智能学院，安徽 淮南 232001

      2.合肥综合性国家科学中心 人工智能研究院，合肥 230026

    • 作者简介：

      李家宝（1998-），男，博士研究生.研究方向：人体姿态估计，人工智能. E-mail： 3196177554@qq.com

    • 基金信息：
      安徽省高校协同创新项目(GXXT-2022-053);国家创新方法工作专项项目(2018IM010500);淮南市科技计划项目(2021A242)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240744    

      中图分类号： TP391

    • 收稿：2024-07-05，

      纸质出版：2025-07-01

    移动端阅览

  • 李家宝,王成军,苏文杭.基于自适应参数化非极大值抑制的二维人体姿态估计算法[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(07):2425-2433. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240744.

    LI Jia-bao,WANG Cheng-jun,SU Wen-hang.2D human pose estimation algorithm based on adaptive parameterized non-maximum suppression[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(07):2425-2433. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240744.

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