The book "Human Pose Analysis Deep Learning Meets Human Kinematics in Video" explores the intersection of deep learning and human kinematics in video analysis, providing insights into the potential applications and challenges of this rapidly evolving field. The authors, who are experts in their respective fields, offer a comprehensive overview of the current state of the art in human pose analysis, discussing the various approaches, techniques, and algorithms used to analyze human movements in videos. They also delve into the limitations and future directions of this technology, highlighting the opportunities and challenges that lie ahead. The book begins by introducing the concept of human pose analysis and its importance in various applications, such as sports analytics, healthcare, and surveillance. It then delves into the fundamentals of deep learning and its role in human pose analysis, explaining how deep neural networks can be trained to learn patterns and relationships in video data. The authors discuss the different architectures and techniques used in deep learning-based human pose analysis, including convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and generative adversarial networks (GANs).

Книга «Анализ позы человека Глубокое обучение встречает кинематику человека в видео» исследует пересечение глубокого обучения и кинематики человека в видеоанализе, предоставляя понимание потенциальных применений и проблем этой быстро развивающейся области. Авторы, которые являются экспертами в своих областях, предлагают всесторонний обзор современного состояния техники в анализе позы человека, обсуждая различные подходы, методы и алгоритмы, используемые для анализа движений человека в видео. Они также углубляются в ограничения и будущие направления этой технологии, подчеркивая возможности и проблемы, которые впереди. Книга начинается с введения концепции анализа позы человека и его важности в различных приложениях, таких как спортивная аналитика, здравоохранение и наблюдение. Затем он углубляется в основы глубокого обучения и его роль в анализе позы человека, объясняя, как глубокие нейронные сети могут быть обучены изучать закономерности и отношения в видеоданных. Авторы обсуждают различные архитектуры и методы, используемые в анализе позы человека на основе глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и генеративные состязательные сети (GAN).

''