关键点检测算法综述

简介：
本文为读者提供了一个关于关键点检测算法的全面回顾与分析。从经典方法到最新的深度学习技术，文章深入探讨了各种关键点检测算法的核心思想、实现方式以及应用场景，并对当前研究趋势进行了展望。适合于计算机视觉领域的学者和从业者阅读参考。 关键点检测领域包括人脸关键点检测、人体关键点检测以及特定类别物体（如手骨）的关键点检测等多种类型。其中，人体骨骼关键点检测是一个热门且具有挑战性的研究方向，在自动驾驶等领域有广泛应用前景。本段落将重点介绍人体关键点检测的相关内容。 人体骨骼关键点的识别是许多计算机视觉任务的基础，例如姿态估计、行为识别、人机交互、虚拟现实、智能家居和无人驾驶等应用领域中都离不开它。由于人类身体柔韧性强，可以呈现各种姿势，并且任何部位的变化都会产生新的姿态；加之关键点可见性受姿势变化、穿着情况及视角等因素影响较大，同时还会受到遮挡与光照条件的影响，因此人体骨骼关键点检测成为了计算机视觉领域的难题之一。 本段落的主要内容包括： 1. 单人2D人体骨骼关键点检测算法 2. 多人2D人体骨骼关键点检测算法 3. 3D人体骨骼关键点检测算法 Heatmap是一种表示方法，它将每一类坐标用一个概率图来展示。对于图像中的每个像素位置，都会给出一个概率值以表明该位置属于对应类别关键点的可能性大小。通常情况下，距离目标关键点越近的像素其概率接近于1；而远离目标的关键点则会逐渐降低到0左右的概率值。具体实现方式可以通过二维高斯函数等模型来模拟，并且当同一个像素与不同类别的多个关键点存在较近距离时，则需要进行相应的处理以确保算法的有效性。