Mediapipe是一款开源的多平台开发框架,专为实时多媒体数据分析而设计。本毕业设计项目主要采用Mediapipe框架完成动作识别任务,其核心功能基于Python编程语言实现。动作识别技术在多个应用场景中具有广泛的应用需求,例如智能家居系统、健身指导软件以及游戏互动应用等。通过深入理解和应用该项目,学生将能够掌握计算机视觉与机器学习领域的关键技术。
该框架主要由三个关键组件构成:管道结构、数据传输结构以及预定义计算节点集合（Calculator集合）。其中,管道结构负责协调各计算节点之间的协作关系;数据传输结构用于在各节点间传递信息;而计算节点则执行特定的图像处理或模型推理操作。在本项目中,计算节点可能涉及人体姿态估计、骨骼追踪以及后续的动作分类等多个环节。
项目中可能采用Pose模块进行人体姿态估计工作。该模块能够实时地检测并追踪25个关键点位置信息,这些关键点包括头部中心、肩部位置、肘部端点等常见人体解剖学特征点,它们构成了动作识别的基础数据集。
为了实现动作识别功能,本项目可能结合支持向量机（SVM）、随机森林算法或者深度学习模型（如卷积神经网络CNN）进行训练与推理操作。训练阶段将利用大量标注的动作样本集进行模型参数优化;预测阶段则根据输入的关键点序列判断最匹配的动作类别。
在Python编程实现方面,项目将结合OpenCV库对视频流进行获取与预处理操作,随后将预处理后的图像数据输入到管道系统中进行分析处理。此外还需要编写代码来管理模型加载、推理过程以及结果展示环节,这可能涉及使用Matplotlib等数据可视化库来展示关键点分布情况及识别
5星
