Datensätze und Anwendungen der Schlüsselpunkterkennung des menschlichen Körpers

Der Algorithmus zur Erkennung menschlicher Schlüsselpunkte ist eine der wichtigsten Technologien im Bereich Computer Vision. Es kann wichtige Punkte des menschlichen Körpers in Bildern oder Videos genau erkennen, wie Kopf, Schultern, Ellbogen, Handgelenke, Knie, Knöchelgelenke usw. Durch die Identifizierung und Verfolgung dieser Schlüsselpunkte kann der Algorithmus eine genaue Erkennung und Verfolgung der menschlichen Körperhaltung erreichen, was breite Anwendungsaussichten bietet. Um die Leistung dieser Algorithmen zu trainieren und zu bewerten, erstellten die Forscher eine große Anzahl menschlicher Datensätze für Schlüsselpunkterkennungsalgorithmen. Diese Datensätze enthalten menschliche Körperbilder und Anmerkungsinformationen unter verschiedenen Körperhaltungen, Licht- und Hintergrundbedingungen und bilden eine Grundlage für das Training und Testen von Algorithmen. Der Algorithmus zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers hat wichtige Anwendungen in den Bereichen Mensch-Computer-Interaktion, Aktionserkennung, Bewegungsanalyse usw.

1. Datensatz

Der Datensatz des Algorithmus zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers ist Die zum Training und Testen des Algorithmus verwendeten Daten werden erfasst. Derzeit sind mehrere öffentliche Datensätze verfügbar. Hier einige repräsentative Datensätze.

1.COCO-Datensatz

Der COCO-Datensatz ist einer der am häufigsten verwendeten Datensätze zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers. Er enthält mehr als 200.000 Bilder, und jedes Bild ist mit den Schlüsselpunkten versehen des menschlichen Körpers. Der Vorteil des COCO-Datensatzes besteht darin, dass er eine hohe Bildqualität und genaue Anmerkungen aufweist und eine Vielzahl komplexer Szenen und Körperhaltungen abdeckt, wodurch er sich für das Training relativ komplexer menschlicher Schlüsselpunkterkennungsalgorithmen eignet.

2.MPII-Datensatz

Der MPII-Datensatz ist ein Mehrpersonendatensatz mit menschlichen Posen. Er enthält mehr als 25.000 Bilder, die mit wichtigen Punkten des menschlichen Körpers versehen sind . Attitüde. Der Vorteil des MPII-Datensatzes besteht darin, dass er eine große Menge an Posendaten für einzelne Personen enthält und sich zum Trainieren von Algorithmen zur Erkennung von Schlüsselpunkten für einzelne Personen eignet.

3.PoseTrack-Datensatz

PoseTrack-Datensatz ist ein Datensatz für Posenverfolgungsaufgaben für mehrere Personen, der eine große Menge an Posendaten für mehrere Personen abdeckt und Tracking-Anmerkungsinformationen bereitstellt. Der Vorteil des PoseTrack-Datensatzes besteht darin, dass er Anmerkungsinformationen für die Verfolgung von Schlüsselpunkten für mehrere Personen bereitstellt und sich zum Trainieren von Algorithmen für die Verfolgung von Schlüsselpunkten für mehrere Personen eignet.

4.AIC-Datensatz

Der AIC-Datensatz ist ein vom Institut für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften veröffentlichter Datensatz zur Erkennung menschlicher Handlungen und Verhaltensweisen. Er enthält jeweils mehr als 16.000 hochwertige Bilder Das Bild ist mit einem menschlichen Körper versehen. Der Vorteil des AIC-Datensatzes besteht darin, dass er umfassendere Anmerkungsinformationen bereitstellt und sich zum Trainieren von Algorithmen zur Schlüsselpunkterkennung und Aktionserkennung eignet.

Die oben genannten Datensätze sind alle öffentlich und können auf den entsprechenden Websites heruntergeladen und verwendet werden. Die Verwendung von Datensätzen für das Training und Testen von Algorithmen ist eine wichtige Grundlage für die Forschung zu Algorithmen zur Erkennung von Schlüsselpunkten im menschlichen Körper.

2. Anwendungen

Der Algorithmus zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers hat viele Anwendungen:

1. Der Algorithmus zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers kann sein Wird zur Haltungsschätzung verwendet, d. h. zum Identifizieren der Positionen wichtiger Punkte des menschlichen Körpers aus Bildern oder Videos und zum anschließenden Ableiten der Haltung des menschlichen Körpers, z. B. Stehen, Gehen, Laufen usw., kann auf Felder wie z wie Sportanalyse und Gesundheitsmanagement.

2. Aktionserkennung

Der Algorithmus zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers kann zur Aktionserkennung verwendet werden, d. h. zur Identifizierung der Schlüsselpunktpositionen und Aktionstypen des menschlichen Körpers anhand von Bildern oder Videos, und kann angewendet werden bis hin zur menschlichen Verhaltensanalyse, intelligenten Überwachung usw.

3. Haltungsverfolgung

Der Algorithmus zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers kann zur Haltungsverfolgung verwendet werden, d. h. die Schlüsselpunktposition und Haltungsänderungen des menschlichen Körpers werden in Echtzeit im Video verfolgt kann auf Bereiche wie virtuelle Realität und Spieleentwicklung angewendet werden.

4. Interaktion mit dem menschlichen Körper

Der Algorithmus zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers kann auch für die Interaktion mit dem menschlichen Körper verwendet werden, d , Ausdruckserkennung usw. kann auf Smart Homes, intelligente Roboter und andere Bereiche angewendet werden.

5. Menschliche Sicherheit

Der Algorithmus zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers kann auch für die menschliche Sicherheit verwendet werden, z. B. zur Fußgängererkennung, zur Gesichtserkennung usw. und kann zur Sicherheitsüberwachung, zur Personenstromstatistik usw. verwendet werden andere Felder.

Die oben genannten Anwendungen sind nur die Spitze des Eisbergs der Algorithmen zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie werden die Anwendungsbereiche von Algorithmen zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers immer umfangreicher.

Zusammenfassend sind die Datensätze und Anwendungen von Algorithmen zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers wichtige Bestandteile der Forschung und Anwendung von Algorithmen zur Erkennung von Schlüsselpunkten des menschlichen Körpers. Die Auswahl und Verwendung von Datensätzen hat einen entscheidenden Einfluss auf das Training und Testen von Algorithmen, und die Vielfalt und Breite der Anwendungen zeigt auch das enorme Anwendungspotenzial menschlicher Schlüsselpunkterkennungsalgorithmen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatensätze und Anwendungen der Schlüsselpunkterkennung des menschlichen Körpers. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!