Key points are not available for this paper at this time.
تقدير الوضعيات هو استراتيجية هامة تم بحثها بنشاط في مجالات مختلفة. على سبيل المثال، تم اعتماد الاستراتيجية لالتقاط الحركة في صناعة الأفلام، ولتحكم الشخصيات في ألعاب الفيديو. يمكن أيضًا تطبيقها لتنفيذ واجهات المستخدم للأجهزة المحمولة من خلال وضعيات البشر. لذلك، يقارن هذا البحث ويحلل أربعة نماذج شائعة لتقدير الوضعيات، وهي OpenPose و PoseNet و MoveNet Lightning و MoveNet Thunder، باستخدام صور مصنفة مسبقًا. تظهر النتائج أن MoveNet Lightning كانت الأسرع، وأن OpenPose كانت الأبطأ بين النماذج الأربعة. ولكن OpenPose كانت النموذج الوحيد القادر على تقدير وضعيات متعدد الأشخاص. كانت دقة OpenPose و PoseNet و MoveNet Lightning و MoveNet Thunder 86.2% و 97.6% و 75.1% و 80.6%، على التوالي.
درس Jo وآخرون (الإثنين) هذا السؤال.