这篇文章是使用深度学习网络处理人体关节点定位的第一篇文章，发表于2014，August 20. 作者使用了级联的卷积神经网络来预测人体关节点。1 研究背景人体姿态识别被定义为人体关键点的定位问题，一直以来是计算机视觉领域的重要关注点。这一问题有着一些常见的挑战，比如各式各样的关节姿态，小得难以看见的关节点，遮蔽的关节点，需要根据上下文判断的关节点，而这个领域主流的工作是各式样的关节姿态。 此前的姿
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2024-04-19 18:51:02
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人体姿态估计是当前计算机视觉领域的热点研究问题。对人体骨架关节点进行准确提取并构建人体骨架模型，为进一步的人体姿态识别、实时交互游戏等应用提供了基础。但是传统的基于RGB图像的方法容易受到光照、阴影、复杂背景的影响，准确度不高并且算法复杂。利用深度图像技术可以有效地解决上述问题，利用深度信息可以快速地进行背景分割，抗干扰性能好，算法效率高。本文主要研究基于深度图像的人体关节定位算法。算法对深度图像
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2024-06-23 22:52:24
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NITE 2的姿势探测识别功能和人体骨骼跟踪一样，是由UserTracker提供的，在NiTE 2.0版本中，提供了两种姿势：“POSE_PSI”（我称它为“投降姿势”）和“POSE_CROSS_HAND”（称之为“双手抱胸”），除此之外，我们没办法提供自己设定的特定姿势的探测和识别。 在之前的版本中，由于“POSE_PSI”是用来做骨架跟踪校正的标志姿势
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2024-05-08 21:05:47
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最近在做一个人体康复训练的项目，一开始考虑到人体康复训练需要肢体的细微动作，所以先使用人体姿态估计识算法提取骨骼点，再根据人体骨骼点来识别动作（后来发现也不一定这样），并组合成一个端对端的模型，正好找到了最近的一篇论文《2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning》。看完这篇论文来和大家分享一下
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2024-01-17 14:30:30
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一、姿态估计1. 现阶段人体姿态识别主流的通常有2个思路：Top-Down（自上而下）方法：将人体检测和关键点检测分离，在图像上首先进行人体检测，找到所有的人体框，对每个人体框图再使用关键点检测，这类方法往往比较慢，但姿态估计准确度较高。目前的主流是CPN，Hourglass，CPM，Alpha Pose等。Bottom-Up（自下而上）方法：先检测图像中人体部件，然后将图像中多人人体的部件分别组
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2023-12-28 21:48:14
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函数
原创
2021-08-08 11:55:33
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人体姿态估计简介人体姿态估计根据估计的关节坐标维度分为2D姿态估计和3D姿态估计。2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体的关键点，这些关键点按照关节顺序相连，就可以得到人体的骨架，人体2D骨架表现形式如下所示：3D姿态估计的目标是从图像或视频中估计人体基于某点的人体三维关节坐标(x, y, z)，一般以人体的臀部(Hip)关节为基点，本质上是一个回归问题。人体姿态估计应用动作识别追踪一段时间内一
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2023-10-01 18:47:42
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导读：YOLO，是一种流行的目标检测框架。如果将YOLO引入姿态检测任务中，将取得什么结果呢？这篇文章实现了单阶段的2D人体姿态检测，与自上而下或自下而上的方法不同，该方法将人体检测与关键点估计联合实现，在不采用数据增强如翻转、多尺度等情况下，实现COCO keypoint上领先的性能，并且该方法可以集成中其他目标检测算法中实现姿态估计，而几乎不增加运算量，对实时估计人体姿态非常关键。ArXiv：
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2024-08-27 14:52:05
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模型效果从下图可以清楚的看到，提出的模型可以对人眼以及嘴巴进行描述。 最终的是对每个关节点进行了划分和表示。前言从视频中进行人体姿势估计在各种应用中都扮演着关键角色，例如量化身体锻炼、手语识别和全身手势控制。例如，它可以成为瑜伽、舞蹈和健身应用的基础。它还可以在增强现实中将数字内容和信息覆盖在物理世界之上。模型介绍提出的人体识别模型是一种高保真度的身体姿势跟踪机器学习解决方案，可以从RGB视频帧中
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2023-11-23 12:39:44
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[论文阅读：姿态识别&Transformer] TFPose: Direct Human Pose Estimation with Transformers 文章目录[论文阅读：姿态识别&Transformer] TFPose: Direct Human Pose Estimation with Transformers摘要：1.IntroductionContributions2
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2024-06-23 05:33:49
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人体姿态识别-左肩和左肘的定位识别 对于传统的人体动作识别方法来说，分为三类：基于人体模型的方法；基于全局特征的方法，基于特征的方法，人体动作丰富多样，不同的动作具有不同的含义。这里我选择基于特征的方法来识别人体某个部位的动作，即用一组特征向量来标识这个动作，一旦条件满足这个特征向量，就判定该动作被识别。
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2024-01-20 22:45:39
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毕设题目为人体姿态估计，之前主要关注在目标检测上，这方面不太熟悉，于是想做一个系列专栏，从0到1学习姿态估计。 姿态估计本质是关键点检测。人体姿态的估计常常首先预测出人体各个关键点的位置坐标，然后根据先验知识确定关键点之间的空间位置关系，从而得到预测的人体骨架。2D姿态估计2D姿态估计就是为每个关键点预测一个二维坐标； 不光是人，所有动物或其他任何物体，只要有关键点的都使用姿态估计https://
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2024-04-16 11:32:59
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# Java 实现人体姿态识别的流程及代码详解
人体姿态识别是一种利用计算机视觉技术分析人体的姿态和动作的技术，广泛应用于运动分析、医疗健康等领域。对于初学者来说，使用 Java 实现人体姿态识别可能会有些困难，但通过系统性的学习和实践，你将能够掌握这项技术。
## 整体流程
在实现人体姿态识别之前，我们需要了解整个流程。下面是一个简单的流程图展示：
| 步骤 | 描述 |
|------
前言OpenPose是基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架写成的开源库，可以实现人的面部表情、躯干和四肢甚至手指的跟踪，不仅适用于单人也适用于多人，同时具有较好的鲁棒性。可以称是世界上第一个基于深度学习的实时多人二维姿态估计，是人机交互上的一个里程碑，为机器理解人提供了一个高质量的信息维度，其理论基础来自：OpenPose：Realtime Multi-Person 2D Pose Es
# Python 姿态识别：科技与应用
## 引言
姿态识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在通过分析和识别人物的姿势来理解他们的行为。这项技术在众多领域都有广泛应用，如智能监控、健身指导、虚拟现实等。本文将介绍如何使用 Python 进行姿态识别，以及相关的代码示例。
## 姿态识别的基本原理
姿态识别主要依赖于计算机视觉技术，通过捕捉目标的关节和骨骼的位置，将这些信息转化为可以
# Python姿态识别
## 介绍
姿态识别是一种通过计算机视觉技术来识别并理解人体姿态的技术。它可以识别人体的关键点和姿势，从而实现诸如手势识别、动作捕捉和运动分析等应用。近年来，随着深度学习和计算机硬件的快速发展，姿态识别在人工智能领域得到了广泛应用。
Python作为一种简单易用且功能强大的编程语言，为姿态识别提供了丰富的工具和库。在本篇文章中，我们将介绍Python中常用的姿态识别
原创
2024-01-21 09:23:08
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背景知识基于LearnOpenCV的文章，对头部姿态估计分为以下几个部分，即在2D图像中寻找到面部特征点，即眼角、鼻尖、下巴等等。该博客做了非常详细的介绍，但本文中考虑到镜像的问题，特征点的标记选取的不同，如下FACIAL_LANDMARKS_68_IDXS = OrderedDict([
("Nose tip", 30),
("Chin", 8),
("Left eye left corn
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2024-09-25 08:56:29
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对于人脸姿态识别这个领域不甚了解，所以就想了一个很简单的方法，通过眼睛鼻子的比例关系来计算人脸左右旋转的角度，不出所料，效果还不错。甚喜，记录如下：（1）识别图片姿态// face_detect.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
//#include "stdafx.h"
#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
#include "o
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2024-01-25 18:41:58
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编辑：陈近日，来自谷歌的研究者更新了用于实时姿态检测的项目，该项目包含 3 种 SOTA 模型，其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fps 在电脑和手机端运行；BlazePose 可检测人体 33 个关键点；PoseNet 可以检测人体多个姿态，每个姿态包含 17 个关键点。不久之前谷歌研究院推出了最新的姿态检测模型 MoveNet，并在 TensorFlow.js
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2023-11-23 18:47:45
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深度学习之人体姿态估计在医疗中的应用摘要目前基于深度学习的人体姿态估计的方法在一定的训练集上都取得不错的效果，将人体姿态估计应用于医疗当中有利于目前医疗体系的进步和医疗手段的改进。本文将介绍人体姿态估计技术以及在相关医疗领域的具体应用。关键词：深度学习；人体姿态估计；医疗引言目前在医疗当中，患者的相关影像检查经常需要人工引导病人进行检查人体相关的部位；患者手术后的康复训练没有一定的指导性动作等等。
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2023-11-09 10:01:24
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