多人姿态识别简介 人体姿态估计有两个主流方案：Two-step framework 和Part-based framework。 第一种方案，姿态检测准确度高度以来目标区域框检测的质量。第二种方案，如果两人离得十分近，容易出现模棱两可的情况，而且由于是依赖两个部件之间的关系，所以失去了对全局的信息获取。 AlphaPose AlphaPose采用自顶向下的方法，提出了RMPE（区域多人姿态检测）框架。 使用parametric pose NMS来解决冗余检测问题，在该结构中，使用了自创的姿态距离度量方案比较姿态之间的相似度。用数据驱动的方法优化姿态距离参数。 最后我们使用PGPG来强化训练数据，通过学习输出结果中不同姿态的描述信息，来模仿人体区域框的生成过程，进一步产生一个更大的训练集。
项目地址： https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/posenet.md ...
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前言 最近读取了一些针对Corresponding-based方法的6D姿态识别paper，在这里分享下思路。 因此，图像中的噪声会产生较大的姿态估计误差。 然后使用预测的置信度将这些候选姿态组合成一组鲁棒的3D-to-2D对应，从中可以获得可靠的姿态估计。 最后根据关键点的二维-三维关系，用PnP算法恢复出6D姿态。与基于CNN的最新技术方法不同，这些方法依赖于耗时的后处理过程，本文在姿态预测完成后无需任何改进就可以达到竞争性的精度。 此外，该方法还可以应用于基于实例和类的姿态恢复。实验结果表明，能够在背景杂乱的情况下，准确地恢复场景中的6自由度物体姿态。 ? ? ? 上述内容，如有侵犯版权，请联系作者，会自行删文。
前言 除了对应点方式，还可以将点云将与整个形状对齐，获得6D姿态。通常，首先进行粗配准以提供初始对准，然后进行密集配准方法，如迭代最近点（ICP），以获得最终的6D姿态。
传统视觉基于特征点和参考坐标系的思想对物体进行姿态识别，这种方式对物体本身形状和颜色特征要求较高，对一些较为复杂的物体则不能很好工作，本文使用机器学习（随机森林）方式并通过颜色和深度特征对物体进行姿态识别 然后对保留下的一半姿态，根据其内点继续对姿态进行优化，得出新的姿态（在这里，对内点采样一次，只得出一个新的姿态），和以上步骤相同，对这些新的姿态根据内点的数量进行排序，保留靠前的一半，舍弃后面的一半。 对于每个对象来说，只在自己的空间进行姿态估计。 和单个物体姿态计算相比，多物体的姿态计算有所不同。 除此之外，这篇paper采用multi-RANSAC算法，该算法可以同时处理多个不同物体的姿态识别，速度比较快；不过对多个同种物体则需要相应的改进（这篇paper提出的算法针对不同物体的检测，包括后续的姿态计算也是分别在不同坐标系下计算得出 表1 论文中的实验结果 由于实验中RGB-D图像的识别准确率更高，在此只关注深度图像的测试结果。 8.算法改进 ? ?
这就是举办本次竞赛的目标——开发一个模型，通过采集消防员身体动作的感知数据和统计监测他们的生命机能来识别他们正在进行的活动。事实上，我们面临着两个相关的多类分类问题。 但是，没有提供针对消防员某一特定活动的识别符。因此，无论我喜欢与否，我不得不主要依赖于初步评价得分，这个得分是基于整个竞赛数据的10%得出的（最终的评价是基于其他90%的测试数据）。 最后，我做了一些努力来识别数据中的峰值。目的在于，在进行不同的活动时，例如，跑步或是敲击，我们可以在信号中观察到不同数量的“峰”。“峰”的识别是一个问题，因为很容易描述，但却很难进行数学定义。 我用这个模型来解决活动识别问题。 随机森林另外一个吸引人的属性是它有一个选择相关属性的固有方法。已经提取了相当丰富的特征集，显然其中一些特征只是有点儿用。
所以今天我们也是做一个计算机视觉方面的训练，用python来判断用户溺水行为，结合姿态识别和图像识别得到结果。其中包括姿态识别和图像分类。 人体姿态是被主要分为基于计算机视角的识别和基于运动捕获技术的识别。基于计算机视觉的识别主要通过各种特征信息来对人体姿态动作进行识别, 比如视频图像序列、人体轮廓、多视角等。 这里整体程序的流程如下： 百度姿态识别图片并标注 CNN网络实现图像分类 根据分类结果可视化输出结果 最终输出的程序效果如下图： ? 一、实验前的准备 首先我们使用的python版本是3.6.5所用到的模块如下： OpenCV：用来调用姿态识别接口绘制姿态识别结果 Baidu-aip:用来加载人体分析模块实现人体姿态识别 configparser 三、人体姿态识别搭建 1、姿态配置文件设定： 在这里为了足够的精度和方便调用，我们使用百度提供的人体分析接口。按照官方的规定设定了配置文件。主要就是设定人体各个肢体零件连接配置。
姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域，对于新人来说，较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。 姿态估计可分为四个子方向： 单人姿态估计（Single-Person Skeleton Estimation） 单人姿态估计，首先识别出行人，然后再行人区域位置内找出需要的关键点。 行为识别可以借助姿态估计的相关研究成果来实现，比如HDM05这类姿态库就提供了每一帧视频中人的骨架信息，可以基于骨架信息判断运动类型。 视频中人体行为识别主要分为两个子方向。 参考文献 行为识别的综述博客： https://blog.csdn.net/neu_chenguangq/article/details/79504214 给出了行为识别的一些概述及资源合集（文章、代码
logo OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。 OpenPose项目Github链接：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 为了便于中国开发者学习CMU开源人体姿态识别项目， Translattor: Tommy in Tongji Univerisity Opensource Software Association 人体姿态识别与估计的应用场景：抖音尬舞机、体育动作教学、 一些人体姿态识别案例案例： 《芳华》文工团跳舞视频片段：人体姿态识别 ? 《芳华》文工团跳舞视频片段：人体姿态识别 《叶问》武打视频片段：人体姿态识别 ? 《叶问》武打视频片段：人体姿态识别 内容 特点 最近更新 效果 安装、重装、卸载 快速启动 输出 增加运算速度以及基准测试 向我们提供出错信息和反馈 作者和项目贡献者 引用 授权协议 特点 功能:
“由于感知情感在日常生活中的重要性，自动情感识别在许多领域都是一个关键问题，比如游戏和娱乐、安全和执法、购物、人机交互等。” 然后，他们从多个步行视频语料库中提取步态来识别情感特征，并使用三维姿态估计技术提取姿态。 头部倾斜角度被用来区分快乐和悲伤的情绪，而“身体紧张”和“身体舒张”分别识别积极和消极的情绪。 但这并不是说它是万无一失的——它的精度在很大程度上取决于3D人体姿态估计和步态提取的精度。但尽管有这些限制，研究人员相信他们的方法将为涉及额外活动和其他情感识别算法的研究提供坚实的基础。 “我们的方法也是第一个利用最先进的3D人体姿态估计技术，为步行视频中的情绪识别提供实时通道的方法，”研究者写道。“作为未来工作的一部分，我们希望收集更多的数据集，并解决目前的限制。”
之前所有的依靠动物身上传感器进行姿态识别的，有一说一，应该都是经典的特征抽取，加上随机森林之类的经典算法实现的。 利用TinyML技术解决应用到畜牧业比如牛养殖的姿态识别，笔者应该是国内前几人。预测这种“革命性”技术会对AI下沉实体产业产生重大影响。 过程 目标识别状态 0：走 "walking", 1：躺 "lying", 2：站立 "standing", 3：采食 "feed" 数据预处理 [image.png] 数据预处理就是将一条采集记录
俗话说:"上班摸鱼一时爽，一直摸鱼一直爽"。上班摸摸鱼不存在的，今天来看看这几个摸鱼神器，让你装逼不在话下 1 FakeUpdate 这网站模拟多种系统的安装过...
/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 效果演示视频： https://youtu.be/pW6nZXeWlGM 如果可以看youtu 的话 多人姿态实时估计
PoseC3D： 一种基于 3D-CNN 的骨骼动作识别方法 识别流程 人体姿态提取 人体姿态提取是骨骼动作识别中非常重要的一个环节，但在此前研究中并未受到足够关注。 在这个工作中，我们对姿态提取过程中的几个重要因素进行了研究。首先，考虑到二维人体姿态具备更高的质量，我们选择了以二维人体姿态而非三维作为输入。 在实验中，我们对不同来源的二维 / 三维人体姿态进行了公平的比较。我们发现，即使基于轻量主干网络（MobileNetV2）所预测的二维姿态，用于动作识别时，效果也好于任何来源的三维人体姿态。 在实验中，考虑到其在 COCO 关键点识别任务上的良好性能，我们使用了以 HRNet 为主干网络的 Top-Down 姿态估计模型作为姿态提取器。模型的直接输出为关键点热图。 我们发现，在使用高质量特征提取器的情况下，使用坐标作为输入，动作识别的精度仅有少量下降 (0.4%)。因此在后续工作中，我们以坐标的格式来存储提取出的 2D 姿态。
一般来说，目标物体的6D姿态是完成这项任务的关键。基于RGB图像的方法和基于深度图像的方法都可以实现精确的姿态估计。然而，这些方法如部分配准方法易受传感器噪声或不完整数据的影响。 6D姿态估计 6D姿态估计在增强现实、机器人操作、自主驾驶等领域发挥着重要作用。它帮助机器人知道要抓取的物体的位置和方向。姿态估计方法大致可分为四种，分别基于对应、模板、投票和回归。 2、基于目标检测信息的6D姿态估计 这种方法也称为基于回归的方法，它同时完成目标检测和6D姿态估计。基于回归的方法：BB8、SSD6D、PoseCNN、Deep6DPose。 ? ? ? 抓取点检测（Grasp Detection） 抓取检测被定义为能够识别任何给定图像中物体的抓取点或抓取姿势。 根据是否需要进行目标定位，需要确定目标的姿态，进一步将其分为三类：具有已知定位和姿势的方法、具有已知定位和无姿态的方法、无定位和无姿态的方法。
事情是这样，Facebook 的 AI 研究团队发布了一项 demo，它可以在视频中标出人体所对应的全部像素点，并且可以克服大量干扰，使用单块 GPU 识别出多人的像素点。 古尔丹的兽人外形全靠电脑制作，而其动作、表情、姿态则需要利用专业设备对演员进行动作捕捉，制作 3D 的运动角色需要耗费大量的精力，也需要昂贵的设备，耗时长、成本高，只有具有充足资金的大规模工作室才有能力追踪真人运动并将此转化成动画 为了避免图片中有空洞，也就是说为了让关联点之间挨得更近，我们需要建立密集对应，通过物体检测、物体分割和姿态估计建立模型。当然，更简单的方式是我们使用有标签的数据集帮助深度学习变得更简单。
但是这样会造成信息的丢失，对于姿态估计这种任务，全身不同的关键点，比如手腕、鼻子等并不是在相同的feature map上有最好的识别精度。 比如说胳膊会在第二个卷积层上比较容易识别，头部会在第四个卷积层上更容易识别。所以如果仅仅在最后一层来进行识别的话会造成信息丢失。所以这个时候需要使用可以识别多个feature map的网络结构。 空间距离消除指的是计算两个姿态关节点的空间距离总和，依然是选取置信度最高的姿态Pi作为参考姿态，然后计算两个姿态关节点的位置距离，如果Pj姿态离Pi姿态比较近，说明这两个姿态的重叠度比较高，Pj就会被消除 不同姿态的偏移量分布是不同的，P(δB|atom(P))表示原子姿态P的偏移量分布，atom(P)是原子姿态(代表一个种类的姿态，通过聚类获得，比如站、躺等姿态)。 自底向上的人体姿态估计并不会先去识别一个人体，而是先找人体的关键点。 输入作为一张图像，然后它会有两个分支。
人脸识别系统已经大规模商业化应用，但这并意味着它就发展到顶了，剩下的都是一些难题，包括遮挡/年龄/姿态/妆造/亲属/伪造攻击等。 作者&编辑 | 言有三 1 遮挡人脸检测与识别 遮挡人脸的检测和识别是一个很常见的现实问题，不论是姿态等带来的自遮挡还是外物带来的遮挡，都会严重损害人脸识别模型的性能，值得对相关领域感兴趣的朋友深入关注 Artificial Intelligence Review, 2019, 52(2): 981-1008. 3 跨姿态人脸识别 大姿态造成人脸显著特征的缺失，一样会严重影响模型的性能。 从姿态不变特征提取到正脸姿态仿真，相关的研究非常多，这个综述可以作为一个好的开始。 文章引用量：200+ 推荐指数：✦✦✦✦✦ ? [4] Ding C, Tao D. 由于遗传等因素，子女的人脸会与父母相似，因此人脸识别中有一个小的领域即亲属人脸识别，也具有一定的研究意义。
当然是要描述清楚飞行器的姿态信息以及角运动状态，目前为止，描述清楚姿态信息的方式有三种：欧拉角、旋转矩阵、四元素。 只要俯仰角不等于±90°，欧拉角可以描述清楚任何刚体的姿态以及角运动信息，而对于大部分飞行器来说，俯仰角也不会到90°，所以，使用欧拉角进行姿态控制完全可以满足使用要求，但对于一些要求变态机动能力的飞行器来说 所以为了解决这些问题，数学上想出了用四元数的形式来表征姿态的方法。 对于导航飞控的算法，我们需要对四元数有什么了解，其实很简单，我们要知道它的基本运算规律，要知道它以什么样的方式表征姿态，要知道它跟其他两个表征姿态的欧拉角和旋转矩阵方式如何互相转换。 四元素的姿态表示 了解了四元数的基本运算规律后，我们来看下它如何表征姿态，假设存在一根旋转轴u，有一个绕u轴旋转σ角度的这么一个旋转存在，那这时候代表这个旋转的四元数是这样子的： ?
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