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面向人体姿态分析的深度学习特征融合模型研究

一、引言

随着深度学习技术的飞速发展，人体姿态分析成为了计算机视觉领域的重要研究方向。人体姿态分析旨在通过图像或视频数据，自动解析和识别出人体的姿态、动作以及行为等，为智能监控、人机交互、体育训练等多个领域提供了重要支持。然而，由于人体姿态的复杂性和多样性，如何准确、高效地提取和分析人体姿态特征成为了一个重要的研究问题。本文旨在研究面向人体姿态分析的深度学习特征融合模型，以提高姿态分析的准确性和鲁棒性。

二、研究背景及意义

人体姿态分析是计算机视觉领域的一个重要分支，具有广泛的应用前景。在智能监控、人机交互、体育训练等领域，人体姿态分析能够为系统提供