Advertisement

首次尝试利用OpenCV进行基于深度学习的人体姿态估计，采用COCO与MPII模型（models.rar）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目是初次探索使用OpenCV结合深度学习技术实现人体姿态估计的研究工作，主要应用了COCO和MPII数据集来训练模型，并提供了包含所需模型文件的资源包。 第一次尝试使用 OpenCV 基于深度学习的人体姿态估计的 COCO 模型和 MPII 模型。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 首次尝试利用OpenCV进行基于深度学习的人体姿态估计，采用COCO与MPII模型（models.rar）
    优质
    本项目是初次探索使用OpenCV结合深度学习技术实现人体姿态估计的研究工作，主要应用了COCO和MPII数据集来训练模型，并提供了包含所需模型文件的资源包。 第一次尝试使用 OpenCV 基于深度学习的人体姿态估计的 COCO 模型和 MPII 模型。
     
  • 利用OpenPose进行人体姿态估计
    优质
    《利用OpenPose进行人体姿态估计》：本文介绍了基于深度学习框架的人体姿态估计算法OpenPose，并详细探讨了其工作原理、技术特点及应用场景。 内容概要：本段落主要介绍如何利用开源的OpenPose库来实现对人体19个部位点的识别功能。适用人群为人力资源姿态识别初学者以及对OpenPose感兴趣的入门者。在使用场景方面，可以应用于工厂工人操作规范检测和指导效果评估等场合。
     
  • COCO-Human-Pose:利用COCO 2017数据集训练堆叠式沙漏模型进行人体姿态估计
    优质
    COCO-Human-Pose采用COCO 2017数据集，通过优化堆叠式沙漏模型实现高效精确的人体关键点检测与姿态估计。 基于COCO数据集的人体姿势估计 本项目是SENG 474数据挖掘课程的一部分，旨在利用深度神经网络进行人体姿态估计的研究与开发。 问题概述： 人体姿态估计（HPE）是指识别图像中关键身体部位，并据此构建出相应的人体模型。这项技术的应用范围广泛，在电影、游戏等娱乐产业用于动画制作；在安全监控领域，则可能被用来通过视频追踪个体身份信息；此外，手势识别也是其重要分支之一，能够帮助将手语翻译为文字或语音信号。 然而，人体姿态估计面临着众多挑战：包括人体外观与体型的多样性、环境光照的变化、物体遮挡问题（尤其是关节间的自我遮挡）、复杂的人体骨骼运动特性以及2D图像固有的信息损失等。这些难题促使研究者们不断探索新的方法和技术以提高HPE系统的准确性和鲁棒性，从而为该领域带来更多的创新和学习机会。
     
  • 关于深度学习在人体姿态估计中的应用综述.pdf
    优质
    本文为一篇关于深度学习在人体姿态估计领域应用的综述性文章，全面总结了当前该领域的研究进展、技术方法及面临的挑战，并展望未来的发展方向。 本段落综述了基于深度学习的人体姿态估计方法的研究进展。文章首先介绍了人体姿态估计的基本概念及其在计算机视觉领域中的重要性，随后详细回顾了近年来利用深度学习技术进行人体姿态估计的代表性工作和技术路线，并对各种方法进行了分类和对比分析。最后，探讨了该领域的未来研究方向和发展趋势。
     
  • 利用Python、OpenCV和OpenPose进行人体姿态估计（关键点检测）
    优质
    本项目运用Python编程语言结合OpenCV与OpenPose库，实现对人体姿态的关键点检测，精准捕捉并分析人体动作。 人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个热门研究课题，旨在识别并定位图像或视频中的人体关键点，例如头部、手部及脚部位置。 以下是使用Python语言结合OpenCV以及开源库OpenPose来实现这一目标的相关资源概述： 1. **OpenPose库**：该项目由卡内基梅隆大学开发，并且是完全开放源代码的。它利用卷积神经网络（CNN）和监督学习技术，基于Caffe框架构建而成。此工具具备出色的能力来进行单人及多人姿态估计工作，在人体动作、面部表情以及手指活动等领域的实时二维姿态识别方面表现出色。 2. **Python**：作为一种高级编程语言，Python因其简洁明了的语法而被广泛应用于快速开发和原型设计领域内。在处理人体姿态估计项目时，该语言常用于编写调用OpenPose库所需脚本，并负责相关数据管理任务。 3. **OpenCV**：这是一个开源计算机视觉与机器学习软件包，包含了大量的图像处理、视频分析以及物体检测等算法模块。于进行人体姿态估计而言，它能够支持对输入图片执行预处理或后期加工操作（如转化为灰度图），从而辅助实现更加精准的姿态识别效果。
     
  • 基于OpenCV的人体姿态估计进行视频四分类
    优质
    本研究运用OpenCV库实现人体姿态估计技术，并在此基础上对视频内容进行四大类别的自动识别与归类。 本设计基于OpenCV技术，结合“关键点提取并归一化”与“分类器”的方法来实现多人正常及异常姿态的识别。主要功能包括通过MoveNet从前期用于训练的视频内容中提取人体骨骼的关键点信息，并在每帧上获取x和y坐标值；随后利用一定的算法对这些坐标进行标准化处理，以适应不同大小的人体模型。 具体步骤如下：首先使用OpenCV读取并预处理视频文件（包括颜色空间转换等操作），然后加载MoveNet模型提取关键点数据。接下来将各帧的骨骼信息归一化后存储到数据库中，并针对WALK、STAND、FALL和FIGHT四种行为分别进行分类与处理。 此外，该设计还包括对前期收集的数据集进行分割，生成四个LSTM（长短时记忆网络）模型；通过迭代训练这些模型并结合相应的标签数据以降低Loss值为目标优化算法性能。最终会得到一个在特定任务上表现最佳的模型版本。
     
  • 基于深度学习的人体姿势估计：MATLAB中的深度学习示例
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB和深度学习技术进行人体姿态估计。通过实践示例，读者将掌握从数据预处理到模型训练与评估的完整流程。 本示例将深入探讨“基于深度学习的人体姿势估计”，这项技术利用机器学习中的深度学习方法来识别图像中人体各部位的位置。MATLAB作为一个强大的数学计算与数据分析平台，为该领域的研究提供了丰富的工具库。 首先了解深度学习的概念：它是机器学习的一个分支，通过模仿人脑神经网络的工作原理，并使用多层非线性处理单元从数据中提取特征表示。在进行人体姿势估计时，常用的模型包括卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），以及更先进的结构如U-Net或PoseNet。 MATLAB的深度学习支持涵盖了预训练模型、自定义模型设计与优化、代码生成及部署等环节。本示例可能包含以下步骤： 1. 数据准备：在开始训练之前，需要收集并标注大量含有不同人体姿势的图像数据，并将其划分为训练集、验证集和测试集。 2. 模型选择与预处理：MATLAB提供了多种预训练模型（如ResNet或VGG），可以进行微调以适应特定任务。此外还需对原始图像做缩放及归一化等操作，确保它们符合模型输入要求。 3. 训练与优化：使用深度学习工具箱配置适当的损失函数和优化器，并开始训练过程。监控过程中需关注损失值的变化情况以便及时调整参数设置。 4. 结果可视化：MATLAB提供了强大的绘图功能来展示原始图像、预测的关节位置及其误差，便于分析模型表现及存在问题。 5. 代码生成与部署：完成训练后可以将深度学习模型转换成可执行程序。利用MATLAB提供的工具可以直接输出C++或CUDA格式的源码文件，方便移植到嵌入式设备或者服务器上进行实际应用。 在特定目录下可能包含以下内容： - 数据集：用于训练、验证和测试的人体姿势图像。 - MATLAB脚本：包括模型构建、训练流程及性能评估的相关代码。 - 预处理脚本：负责对原始数据执行必要的变换操作，使其满足输入要求。 - 模型定义文件：描述了所使用的深度学习架构细节信息。 - 结果记录：保存了整个开发周期内生成的所有结果和可视化图表。 通过此示例的学习过程，你将能够掌握如何利用MATLAB平台实现人体姿势估计任务，并了解模型的工作机制以及将其部署到实际应用的方法。这不仅能提升你的编程技能，还能帮助深入理解计算机视觉领域的最新技术进展。
     
  • 基于深度学习的三维人体姿态估算技术.pdf
    优质
    本文探讨了利用深度学习方法进行三维人体姿态估计的技术与应用，分析了当前研究中的挑战及解决方案。 基于深度学习的三维人体姿态估计技术在过去几年取得了显著的进步，在计算机视觉与机器学习领域尤其突出。这项技术近年来成为研究热点之一，它能够捕捉并识别人体动作语言，并提供更加灵活便捷的人机交互方式。该技术的应用范围广泛，包括虚拟现实、自动驾驶、行为监测和医疗健康等领域。 三维人体姿态估计的目标是通过传感器数据获取在三维空间中人体的形状与动态信息。这项技术可以在多个领域得到应用，例如，在虚拟现实中可以减少对穿戴式设备的需求，并能快速模拟生成逼真的虚拟人物形象，以增强用户体验的真实感及沉浸度；而在医疗康复方面，则可以通过评估患者的运动能力来支持医生的工作并提供大量有价值的病例数据。 本段落首先介绍了三维人体姿态估计的基本概念以及技术面临的挑战。接着按照输入数据类型、任务目标和原理等特征对现有方法进行了分类，并讨论了使用RGB图像与RGB-D图像进行深度学习的最新进展，同时概述了一些典型应用及未来的发展趋势。 在基于深度学习的人体姿态估计领域中主要有两类技术：一类是采用RGB图像作为输入来输出三维人体模型或网格图；另一类则利用RGB-D传感器数据来进行同样的任务。这些方法通常依赖于卷积神经网络（CNN）以提取特征，并通过反向传播算法优化参数，或者使用生成对抗网络（GAN）进行3D姿态的建模。 总的来说，基于深度学习的人体姿态估计技术在多个领域具有广泛的潜在应用价值，其未来发展前景十分广阔。
     
  • 最新的《深度学习人体姿态估计》综述论文
    优质
    本论文为最新的人体姿态估计研究提供全面综述，深入探讨了基于深度学习的方法在该领域的应用与进展。 人体姿态估计的目标是通过图像或视频数据来定位人体部位，并构建人体表征（如人体骨架）。在过去十年里，这一领域受到了越来越多的关注，并被广泛应用于人机交互、运动分析、增强现实及虚拟现实等众多场景中。
     
  • 利用深度学习进行人脸表情识别（采用TensorFlow的模型与权重）
    优质
    本研究运用TensorFlow框架及其预训练模型和权重，开发了一种高效的人脸表情识别系统，通过深度学习技术准确捕捉并解析人类面部表情。 TensorFlow | 基于深度学习的人脸表情识别系统模型的权重和结构文件因GitHub不支持25MB以上的文件而上传至其他位置。如果急需使用，请在下方留言，我会尽快提供下载链接作为对我工作的支持；如果不急用，可以在评论区留下邮箱地址，在我查看博客时会回复邮件，但可能会有延迟。