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作者：王鹏博;刘菡;
单位：云南民族大学;
摘要：为了精确捕捉人体在各种复杂动作中的姿态变化，并减少动作轮廓捕捉的误判和漏判情况，研究一种基于条件GAN的人体复杂动作轮廓智能捕捉方法。构建人体复杂动作图像前景模型，利用该前景模型去除人体复杂动作图像内的干扰背景，获得其前景图像。将人体复杂动作前景图像输入到条件GAN模型内，该模型使用生成器，依据叠加条件提取人体复杂动作前景图像特征，并生成人体复杂动作轮廓图像，将该轮廓图像输入到判别器内，判别器对生成器生成的人体复杂动作轮廓图像进行判别，输出其判别值；同时，生成器依据该判别值对人体复杂动作轮廓图像进行调整和优化。生成器和判别器不断对抗，当条件GAN模型的损失函数达到最小时，生成器输出最终人体复杂动作轮廓图像，实现人体复杂动作轮廓智能捕捉。实验结果表明，所提方法可有效捕捉人体复杂动作轮廓，且智能捕捉的人体复杂动作轮廓周长与其实际轮廓周长差异较小。
关键词：条件GAN;;人体复杂动作;;轮廓图像;;智能捕捉;;前景模型;;生成器;;判别器
