基于條件GAN的復雜動作圖像輪廓智能捕捉研究

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