文章目录

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究内容

1.4 论文组织结构

第二章 相关技术介绍

2.1 工具及模板系统开发相关技术

    2.1.1 SSM后端框架原理及优势

    2.1.2 VUE.JS前端框架原理及优势

    2.1.3 REDIS服务与系统时耗优化

    2.1.4 FLASK框架与模型部署

2.2 算法研究相关技术及解决方案

    2.2.1 PYTORCH深度学习框架

    2.2.2 十六位深度图像与点云数据之间的转换原理及方法

    2.2.3 点云数据降采样方法——最远点采样法

    2.2.4 基于二维图像的姿态估计方法

    2.2.5 基于三维图像的姿态估计方法

    2.2.6 基于点云数据的目标特征提取方法

    2.2.7 基于深度回归森林的非线性回归方法

    2.2.8 基于软注意力机制的多任务学习方法

    2.2.9 基于欧拉角、四元数、旋转矩阵的三维空间旋转角表示方法

2.3 本章小结

第三章 通用图像分析工具设计与实现

3.1 概述

3.2 需求分析

    3.2.1 应用场景分析

    3.2.2 功能需求

    3.2.3 性能需求

    3.2.4 通用性设计原则

3.3 系统设计

    3.3.1 总体设计

    3.3.2 核心模块设计

    3.3.3 接口设计

    3.3.4 界面设计

    3.3.5 非功能设计

3.4 实现及效果

3.5 本章小结

第四章 模板系统设计与实现

4.1 概述

    4.1.1 系统设计意义及应用价值

    4.1.2 需求分析

4.2 系统设计

    4.2.1 总体设计

    4.2.2 核心模块设计

    4.2.3 接口设计

    4.2.4 界面设计

    4.2.5 非功能设计

4.3 系统实现及应用效果

4.4 系统测试

    4.4.1 测试环境约束

    4.4.2 功能测试

    4.4.3 性能测试

4.5 本章小结

第五章 算法研究及应用

5.1 概述

    5.1.1 算法研究背景及应用价值

    5.1.2 待解决的挑战

5.2 算法设计

    5.2.1 理论推导与证明

    5.2.2 贡献与创新

5.3 验证

    5.3.1 实验设计

    5.3.2 数据集

    5.3.3 有效性证明

    5.3.4 参数讨论

    5.3.5 定量结果

    5.3.6 定性结果

5.4 应用与效果

    5.4.1 服务注册

    5.4.2 使用效果

5.5 本章小结

第六章 全文总结与展望

6.1 本文总结

6.2 未来工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

文章摘要:随着计算机技术的高速发展,诸如人脸识别、位姿估计等图像分析算法已广泛应用于生活。然而,在各算法研究过程中,往往都需要开发一套专用的配套系统,用于模型推理以及结果可视化等展示,使得其时间、成本均大大增加。本文以通用图像分析工具为研究课题,为快速开发上述配套系统提供有效支持。首先,设计实现了一个通用图像分析工具,以SSM为后端框架实现软件逻辑控制,以Vue.js为前端框架实现可视化操作界面,使用MySQL实现数据管理,并通过Redis服务优化软件时耗。其中,重点研究了算法服务注册,即提出并训练一套用于头部姿态估计的神经网络模型,并通过该工具将模型注册为服务。其次,设计实现了一套模板系统,对工具的程序正确性、逻辑正确性与通用性进行验证。该系统通过调用通用图像分析工具提供的接口,为输入数据提供预处理服务,并实现模型推理、结果可视化等功能。第三,对头部姿态估计开展研究,提出基于软注意力机制与深度回归森林的多任务学习网络,用于头部姿态估计这一回归任务,并在Biwi、Pandora、ICT-3DHP等多个公开数据集上验证模型性能。训练后的模型通过该工具被注册为服务。测试结果表明,本文设计实现的通用图像分析工具具备通用性、程序正确性与逻辑正确性,可以用于快速实现模型推理及结果可视化。所研究的头部姿态估计算法能够在多个公开数据集上取得先进水平,且具有一定的应用价值。