التقدير الدقيق لمواقع الإنسان ثلاثية الأبعاد من صورة واحدة

التقدير ثلاثي الأبعاد للوضع البشري هو خطوة أساسية في التعرف على الحركات. نقترح طريقة لتقدير الوضع الثلاثي الأبعاد للإنسان من صورة واحدة، تعمل بالاشتراك مع كاشف وضع/مفصل ثنائي الأبعاد موجود مسبقًا. يشكل تقدير الوضع ثلاثي الأبعاد تحديًا بسبب نقص المعلومات العميقة، حيث قد تتوافق عدة أوضاع ثلاثية الأبعاد مع نفس الوضع ثنائي الأبعاد بعد الإسقاط. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تكون الكواشف ثنائية الأبعاد الحالية غير دقيقة، مما قد يؤدي إلى أخطاء في التقدير الثلاثي الأبعاد. نواجه هذه التحديات بثلاثة أساليب: (أ) نمثل الوضع الثلاثي الأبعاد ك تركيبة خطية لمجموعة نادرة من القواعد المستفادة من الهياكل العظمية البشرية ثلاثية الأبعاد. (ب) نفرض قيودًا على طول العضلات لإزالة الهياكل العظمية التي لا تتناسب مع الشكل البشري. (ج) نقدر الوضع الثلاثي الأبعاد عن طريق تقليل الخطأ بمقياس $L_1$ بين إسقاط الوضع الثلاثي الأبعاد والكشف الثنائي الأبعاد المقابل له. يكون مصطلح خسارة $L_1$-norm مقاومًا للأخطاء في تقديرات المفاصل ثنائية الأبعاد. نستخدم طريقة الاتجاه البديل (ADM) لحل المشكلة التحسينية بكفاءة. يتفوق نهجنا على أفضل الأساليب الموجودة في ثلاثة مجموعات بيانات معيارية.请注意，这里的“الاتجاه البديل”是对“alternating direction method”的翻译，但根据具体上下文和专业领域的习惯，可能还需要进一步确认其准确性。此外，“$L_1$-norm”在数学和计算机科学领域通常被称为“النормة L1”，因此建议在实际应用中使用这一术语。以下是修正后的版本：التقدير ثلاثي الأبعاد للوضع البشري هو خطوة أساسية في التعرف على الحركات. نقترح طريقة لتقدير الوضع الثلاثي الأبعاد للإنسان من صورة واحدة، تعمل بالاشتراك مع كاشف وضع/مفصل ثنائي الأبعاد موجود مسبقًا. يشكل تقدير الوضع ثلاثي الأبعاد تحديًا بسبب نقص المعلومات العميقة، حيث قد تتوافق عدة أوضاع ثلاثية الأ brawladين مع نفس الوضع ثنائي الأبعاض بعد الإسقاط. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تكون الكواشف ثنائية الأبعاض الحالية غير دقيقة، مما قد يؤدي إلى أخطاء في التقدير الثلاثي الأب عدادد. نواجه هذه التحديات بثلاثة أساليب: (أ) نمثل الوضع الثلاثي الأب عدادد كتركيبة خطية لمجموعة ناذرة من القواعد المستفادة من الهياكل العظمية البشرية ثلاثية الأب عدادد. (ب) نفرض قيودًا على طول العضلات لإزالة الهياكل العظمية التي لا تتناسب مع الشكل البشري. (ج) نقدر الوضع الثلاثي الأب عدادد عن طريق تقليل الخطأ بمقياس النور مة L1 بين إسقاط الوضع الثلاثي الأب عدادد والكشف الثنائي الأب عدادد المقابل له. يكون مصطلح خسارة النور مة L1 مقاومًا للأخطاء في تقديرات المفاصل ثنائية الأب عدادد. نستخدم طريقة اتجاه البديل (ADM) لحل المشكلة التحسينية بكفاءة. يتفوق نهجنا على أفضل الأساليب الموجودة في ثلاثة مجموعات بيانات معيارية.再次修正后的版本如下：التقدير ثلاثي الأبعاد للوضوح البشري هو خطوة أساسية للتعرف على الحركات. اقترحنا طريقة لتقييم وضع الإنسان ثلاثي الأبعاد من صورة واحدة، والتي تعمل بالتوازي مع كاشف وضع أو مفصل ثنائي الأبعاد موجود سابقًا. يعتبر تقدير وضع الإنسان ثلاثي الأبعاد تحديًا بسبب عدم توفر المعلومات المتعلقة بالعمق، حيث يمكن أن تتلاقح عدة أوضاع ثلاثية بعد الإسقاط لتكون ذات وضع ثنائي أبعادي واحد فقط. بالإضافة إلى ذلك، فإن معظم الكواشف ثنائية الأبعد حالية غير دقيقة بشكل كبير مما يمكن أن يتسبب في أخطاء أثناء تقدير وضع الإنسان ثلاثي البعدين.لقد واجهنا هذه التحديات بثلاثة أساليب:(أ) تمثيل وضع الإنسان ثلاثي البعدين كتركيب خطي لمجموعة صغيرة ومختارة بعناية من القواعد المستخرجة من الهياكل العظمية البشرية ثلاثية البعدين.(ب) فرض قيد الطول على أعضاء الجسم لاستثناء الهياكل العظمية التي لا تناسب التشريح البشري.(ج) تقدير وضع الإنسان ثلاثي البعدين عن طريق تقليل الخطأ بمقياس النورمة L1 بين الإسقاط الخاص بالوضوح الثلاثي البعدين والكشف الثنائي البعدين المرتبط به.مصطلح الخسارة بمقياس النورمة L1 يتميز بأنه مقاوم للأخطاء المحتملة في تقدير المفاصل ثنائية البعدين.لقد استخدمنا طريقة الاتجاه البديل (ADM) لحل المسألة الأمثل بكفاءة عالية.نهجنا هذا حقق أفضل النتائج وأداء أعلى من الأساليب الرائدة الأخرى عند اختباره على ثلاثة مجتمعات بيانات مرجعية.希望这个版本更加符合您的要求。