基于MediaPipe人体姿态识别
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2022-03-22
16:24:42
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人体姿态估计
人体姿态估计技术：
人体姿态估计主要分为两个核心问题：1、人体识别；2、骨架提取
（1） 人体识别
常见的关键点有人脸关键点、人体骨骼关键点、车辆关键点等。当然，关
键点本质上就是在图像中用一个点表示物体上特定的部位。于此同时关键点检
测分为常见的三大派别，它们分别为回归派、heatmap 派、混合派。
回归派
回归派主要是发源自人脸关键点检测，用 CNN 提取特征，然后使用全连接
层直接数值回归关键点的坐标。
经典网络：DeepPose（Human Pose Estimation via Deep Neural
Networks）、MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)
DeepPose 是第一个将深度神经网络(DNN)应用于人体关键点检测的算法框架。
MTCNN（多任务卷积神经网络），将人脸分类，区域检测与人脸关键点检测
放在了一起。但是实际是运用人体关键点检测时发现，照搬人脸关键点的暴力
回归做法效果不太好，由于人体的姿态动作变化较多，网络学习难度增大。
heatmap 派
使用热力图预测的方法，这里的热力图即标签是一张图，图中每一个通道
代表一个类别的关键点，有几个类别的关键点，则有几个通道。一个通道图上
关键点位置是一个以其为中心的二维高斯分布，其余位置像素值为 0。网络预
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