人体姿态识别原理 |
| 时间：2025-03-18 09:19:59 来源：互联网 作者： |
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https://blog.csdn.net/weixin_46451009/article/details/计算机视觉之姿态识别（原理+代码实操）-•人体分割使用的方法可以大体分为人体骨骼关键点检测、语义分割等方式实现。这里主要分析与姿态相关的人体骨骼关键点检测。人体骨骼关键点检测输出是人体的骨架信息，一般主要作为人体姿态识别的基础部分，主要用于分割、对齐等。一般实现流程为： 展开人体骨骼关键点检测•主要检测人体的关键点信息，如关节，五官等，通过关键点描述人体骨骼信息，常用来作为姿态识别、行为分析等的基础部件，如下图所示： 分为两种 展开五、2D+人体骨骼关键点检测•DensePose-RCNN采用的是金字塔网络（FPN）特征的RCNN结构，区域特征聚集方式ROIalign pooling以获得每个选定区域内的密集部分标签和坐标。将2D图像中人的表面图像数据投影到3D人体表面上，将人体的3D表面模型切分为24个部分，然后为每一部分构建一个UV坐 展开代码实操采用了mediapipe算法进行简单的演示： 效果如下图所示： 因为mediapipe是自底向上的算法，可以看出来即使人没有完全出现也能识别到关键点，之后连到一起，对于单人姿态识别的话效果还是很不 展开常用算法•DensePose •OpenPose •Realtime Multi-Person Pose Estimation •AlphaPose（RMPE） •Human Body Pose Estimation •DeepPose •Mediapipe（MoveNet） 展开来自 CSDN内容人体骨骼关键点检测五、2D+人体骨骼关键点检测常用算法代码实操查看所有章节更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_46451009/article/details/128939914
人体姿态估计综述(Human Pose Estimation&Action 2022年7月19日 · 人体姿态是计算机视觉中一个涵盖任务类型很多的领域，目前主要的研究可以分为三大类，如图中思维导图展示： 1）人体姿态估计(Human Pose Estimation，下称HPE)是计 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/539243341
基于深度学习和传统算法的人体姿态估计，技术细节 2020年5月29日 · 基于深度学习的人体姿态估计方法主要是利用卷积神经网络(CNN)从图像中提取人体姿态特征，相比于传统方法人工设计特征，CNN 不仅可以得到语义信息更为丰富的特征，而且能够获得不同感受野下多尺度多类型的人 更多内容请查看https://blog.csdn.net/dqcfkyqdxym3f8rb0/article/details/106435171
https://blog.csdn.net/weixin_40620310/article/details/【人体姿态估计】（一）原理介绍 人体姿态估计本质上是一个关键点检测的项目；关键点检测在生活中的应用十分广泛，包括人脸识别、手势识别，而人体姿态估计则是对身体的关键点进行检测；本文将介绍 更多内容请查看https://blog.csdn.net/weixin_40620310/article/details/130367486
人体关键点检测（姿态估计）简介+分类汇总 人体关键点检测（Human Keypoints Detection）又称为人体姿态估计，是计算机视觉中一个相对基础的任务，是人体动作识别、行为分析、人机交互等的前置任务。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/102457223
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