| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Белаш, В. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-11-26T06:29:27Z | - |
| dc.date.available | 2025-11-26T06:29:27Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Белаш, В. А. Неиросетевые подходы к восстановлению трехмерной позы человека по двумерным данным / В. А. Белаш // Информационные технологии и системы 2025 (ИТС 2025) : материалы Международной научной конференции, Минск, 19 ноября 2025 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск, 2025. – С. 161–162. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62092 | - |
| dc.description.abstract | В статье исследованы современные нейросетевые подходы для восстановления трехмерной позы человека на основе двумерных данных. Рассматриваются такие нейросетевые архитектуры, как SPIN, VideoPoseSD и PoseFormer. Проведен их сравнительный анализ. Выявлено, что модели, использующие временной контекст (VideoPoseSD, PoseFormer), демонстрируют преимущества при анализе динамических движений по сравнению со статическими методами (SPIN). Ключевые слова: нейросетевые модели, компьютерное зрение, распознавание движений, 2D-to-SD-lifting, спортивная аналитика. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | искусственный интеллект | en_US |
| dc.subject | распознавание образов | en_US |
| dc.subject | компьютерное зрение | en_US |
| dc.subject | спортивная аналитика | en_US |
| dc.title | Неиросетевые подходы к восстановлению трехмерной позы человека по двумерным данным | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | ИТС 2025
|
