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Squirrel Search Optimization with Deep Convolutional Neural Network for Human Pose Estimation

Computers, Materials & Continua 2023年第3期74卷 6081-6099页

作者： K.Ishwarya a.alice nithya Department of Computational Intelligence SRM Institute of Science and TechnologyKattankulathur603203TamilnaduIndia

Human pose estimation(HPE)is a procedure for determining the structure of the body pose and it is considered a challenging issue in the computer vision(CV)*** finds its applications in several fields namely activity recognition and human-computer *** the benefits of HPE,it is still a challenging process due to the variations in visual appearances,lighting,occlusions,dimensionality,*** resolve these issues,this paper presents a squirrel search optimization with a deep convolutional neural network for HPE(SSDCNN-HPE)*** major intention of the SSDCNN-HPE technique is to identify the human pose accurately and ***,the video frame conversion process is performed and pre-processing takes place via bilateral filtering-based noise removal ***,the EfficientNet model is applied to identify the body points of a person with no problem ***,the hyperparameter tuning of the EfficientNet model takes place by the use of the squirrel search algorithm(SSA).In the final stage,the multiclass support vector machine(M-SVM)technique was utilized for the identification and classification of human *** design of bilateral filtering followed by SSA based EfficientNetmodel for HPE depicts the novelty of the *** demonstrate the enhanced outcomes of the SSDCNN-HPE approach,a series of simulations are *** experimental results reported the betterment of the SSDCNN-HPE system over the recent existing techniques in terms of different measures.

关键词： Parameter tuning human pose estimation deep learning squirrel search algorithm activity recognition

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