基于静态图像的人体检测

指纹识别的原理

指纹识别的原理指纹识别，又称指纹辨识、指纹鉴定，是一项技术，多用于身份鉴定，能根据人类指纹结构特征来识别个人身份。

指纹识别是以人指纹特征为样本，将静态图像变成数字模式，以此来识别人身份的一种生物特征识别技术。

它是利用人体指纹中不仅表面细节，而且还包括指纹内部细微凹凸等特征，采用指纹扫描仪扫描指纹，快速准确地完成身份识别，并结合现代计算机技术，可将指纹特征翻译成数字、字母的信息，作为身份识别的重要依据。

指纹识别的原理是将侧滑模板指纹图像，与指纹对比原理图像相比，通过电子比较来识别个人身份。

电子复原技术允许精确识别指纹，有助于破解人脸识别技术在性别、年龄、种族或社会变化下出现的误差。

指纹识别技术工作原理如下：（1）采集指纹：首先，将你的手指放在指纹采集装置（指纹扫描仪）上，采集器可以按照指定的标准，对比全掌的指纹纹理及其他信息，将得出的结果存储在计算机内供后续分析。

（2）数字化指纹：在采集到指纹图像后，指纹识别系统会将指纹采集仪拍摄的指纹参数进行数字化处理。

（3）指纹特征提取：指纹特征提取算法是识别指纹特征的核心部分，它能从指纹图像中提取出指纹的安全性、可靠性和可比性更高的特征参数，并将其保存在指纹模板中。

（4）指纹核验：利用计算机技术和数字指纹处理技术，可以快速准确地进行指纹核验，验证指纹模板的精确性。

（5）指纹识别：指纹识别是根据特定的指纹特征提取算法，从指纹图像中进行特征提取，建立指纹索引库，从而实现个体指纹识别的一个过程。

最后，指纹识别技术具有高效快速、识别准确率高、多媒体综合管理稳定可靠等特点，在人脸识别技术已无法准确识别的情况下，指纹识别技术可以准确快速的辨识特定的个体，对于提高身份安全性，实现数字资源管理具有重要作用。

复杂背景下人体检测算法

ｂａｃｋｒｏｇｎｄｕ，ｌｏｗｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｓｍａｌｌｔａｒｇｅｔｎｄａｎｏｉｓｅｊａｍｍｉｎｇ．Ａｌｌｔｈｅｓｅｐｏｌｙｔｒｏｐｅｓａｎｄｐｏｓｓｉｂｌｅｏｃｃｌｕｓｉｏｎｔｈａｔｐｏｓｅｎｅｗ
（ＧｒａｄｕａｔｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ）（ＳｈｅｎｙａｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣｈｉｎｅｅＡｃｓａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１６８，Ｃｈｉｎａ）（ＮａｎｊｉｎｇＮｏｒｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｙｔ，ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ，Ｎａｎｊｉｎｇபைடு நூலகம் ２１００２３，Ｃｈｉｎａ）
ｓｈｏｗｅｄｈａｔｔｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｈａｓｈｉｇｈｅｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｆａｓｔｅｒｓｐｅｅｄｈａｔｎｏｈｅｔｒａｌｇｏｉｒｔｈｍｎｄｕｅｒｖｉｄｅｏｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅｗｉｔｈ

基于人体图像生成的姿态无关人物识别

收稿日期：２０２４－０１－１０基金项目：国家重点研发计划（２０２２ＹＦＣ２４０５６００）；国家自然科学基金（６２２７６１３９，Ｕ２００１２１１）引用格式：刘云，夏贵羽，孙玉宝，等．基于人体图像生成的姿态无关人物识别［Ｊ］．测控技术，２０２４，４３（４）：６１－６７．ＬＩＵＹ，ＸＩＡＧＹ，ＳＵＮＹＢ，ｅｔａｌ．ＰｏｓｅＩｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔＰｅｒｓｏｎＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＨｕｍａｎＢｏｄｙＩｍａｇｅＧｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆ＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２４，４３（４）：６１－６７．基于人体图像生成的姿态无关人物识别刘　云１，２，夏贵羽１，２，孙玉宝３，刘　佳１，２（１．南京信息工程大学自动化学院，江苏南京　２１００４４；２．江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，江苏南京　２１００４４；３．南京信息工程大学计算机学院，江苏南京　２１００４４）摘要：人物识别技术能够使机器人具备对用户身份识别的能力，从而有效提高机器人的智能交互水平。

人物识别面临的主要挑战之一是姿态的变化对人物身份特征提取的影响。

针对该问题，提出基于人体图像生成的姿态无关人物识别方法，通过生成与库中目标人物相同姿态的人体图像，消除姿态变化对人物外观特征造成的影响。

该方法首先利用人体分割图将人体区域与背景分离，尽量降低复杂多变的背景对人物外观特征的干扰；然后在目标姿态的引导下生成与目标图像姿态一致的人物图像；最后设计了一个特征融合模块将源图像和生成图像的身份特征进行融合，提取姿态无关的鲁棒身份特征用于人物识别。

此外，为更好地区分不同的人物，在训练中生成相同姿态的负样本，对约束模型学习更为细粒的可鉴别性身份特征。

人物识别和人体图像生成的实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：人物识别；人体图像生成；特征融合；姿态无关中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ文章编号：１０００－８８２９（２０２４）０４－００６１－０７ｄｏｉ：１０．１９７０８／ｊ．ｃｋｊｓ．２０２４．０４．００９ＰｏｓｅＩｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔＰｅｒｓｏｎＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＨｕｍａｎＢｏｄｙＩｍａｇｅＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＬＩＵＹｕｎ１牞２牞ＸＩＡＧｕｉｙｕ１牞２牞ＳＵＮＹｕｂａｏ３牞ＬＩＵＪｉａ１牞２牗１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ牞ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ牞Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４４牞Ｃｈｉｎａ牷２．ＪｉａｎｇｓｕＰｒｏｖｉｎｃｅＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｅｎｔｅｒｏｆＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＥｑｕｉｐｍｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ牞Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４４牞Ｃｈｉｎａ牷３．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ牞ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ牞Ｎａｎｊｉｎｇ２１００４４牞Ｃｈｉｎａ牘Ａｂｓｔｒａｃｔ牶Ｐｅｒｓｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｅｎａｂｌｅｓｔｈｅｒｏｂｏｔｓｔｏｈａｖｅｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｔｏｒｅｃｏｇｎｉｚｅｔｈｅｉｄｅｎｔｉｔｉｅｓｏｆｕｓｅｒｓ牞ｗｈｉｃｈｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｌｅｖｅｌｏｆｒｏｂｏｔｓ．Ｏｎｅｏｆｔｈｅｍａｉｎｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｏｆｐｅｒｓｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｉｓｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｐｏｓｅｃｈａｎｇｅｓｏｎｐｅｒｓｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ牞ａｐｏｓｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｐｅｒｓｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｈｕｍｏｎｂｏｄｙｉｍａｇｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ牞ｗｈｉｃｈａｉｍｓｔｏｅｌｉｍｉｎａｔｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｐｏｓｅｃｈａｎｇｅｏｎｔｈｅｐｅｒｓｏｎａｐｐｅａｒａｎｃｅｆｅａｔｕｒｅｓｂｙｇｅｎｅｒａｔｉｎｇｔｈｅｈｕｍａｎｂｏｄｙｉｍａｇｅｓｗｉｔｈｔｈｅｓａｍｅｐｏｓｅｓａｓｔｈｅｔａｒｇｅｔｐｅｒｓｏｎｓｉｎｔｈｅｄａｔａｓｅｔ．Ｆｉｒｓｔｌｙ牞ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｕｓｅｓｔｈｅｈｕｍａｎｂｏｄｙｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍａｐｔｏｓｅｐａｒａｔｅｔｈｅｈｕｍａｎｂｏｄｙｒｅｇｉｏｎｓｆｒｏｍｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｔｏｍｉｎｉｍｉｚｅｔｈｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘａｎｄｃｈａｎｇｅａｂｌｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｎｔｈｅｈｕｍａｎｂｏｄｙａｐｐｅａｒａｎｃｅｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｔｈｅｎ牞ａｈｕｍａｎｂｏｄｙｉｍａｇｅｗｉｔｈｔｈｅｓａｍｅｐｏｓｅａｓｔｈｅｔａｒｇｅｔｉｍａｇｅｉｓｇｅｎｅｒａｔｅｄｕｎｄｅｒｔｈｅｇｕｉｄａｎｃｅｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｐｏｓｅ．Ｆｉｎａｌｌｙ牞ａｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎｍｏｄｕｌｅｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄｔｏｆｕｓｅｔｈｅｉｄｅｎｔｉｔｙｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｓｏｕｒｃｅａｎｄｇｅｎｅｒａｔｅｄｉｍａｇｅｔｏｅｘｔｒａｃｔｐｏｓｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｒｏｂｕｓｔｉｄｅｎｔｉｔｙｆｅａｔｕｒｅｓｆｏｒｐｅｒｓｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ牞ｔｏｂｅｔｔｅｒｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｅｒｓｏｎｓ牞ｎｅｇａｔｉｖｅｓａｍｐｌｅｓｗｉｔｈｔｈｅｓａｍｅｐｏｓｅａｒｅｇｅｎｅｒａｔｅｄｉｎｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｔｏｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｈｅｍｏｄｅｌｔｏｌｅａｒｎｍｏｒｅｆｉｎｅｇｒａｉｎｅｄｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｖｅｉｄｅｎｔｉｔｙｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｎｐｅｒｓｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｈｕｍａｎｂｏｄｙｉｍａｇｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ牶ｐｅｒｓｏｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ牷ｈｕｍａｎｂｏｄｙｉｍａｇｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ牷ｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎ牷ｐｏｓｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ对场景中的用户身份进行识别和确认，能够有效提高机器人交互的智能水平，场景识别如图１所示。

基于单目相机的3D人体姿态估计研究

基于单目相机的3D人体姿态估计研究随着计算机科学和人工智能的快速发展，3D人体姿态估计成为计算机视觉领域一个重要的研究课题。

在许多应用中，如虚拟现实、人机交互、人体动作捕捉等领域，准确地估计人体的三维姿态对于实现自然交互和人体动作分析至关重要。

目前，人体姿态估计的方法主要分为基于深度图像和基于单目图像两类。

其中，基于深度图像的方法通常需要专用的深度传感器，如Microsoft Kinect，能够直接获取人体的三维信息。

而基于单目图像的方法则是通过普通摄像头获取的二维图像，通过计算机视觉和机器学习的技术来推测人体的三维姿态。

在基于单目相机的3D人体姿态估计研究中，最主要的挑战是从二维图像中恢复出三维姿态。

因为单目图像无法提供深度信息，所以需要通过图像中的视觉特征进行三维姿态的估计。

研究者们通过深度学习的方法，采用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并结合回归模型或优化算法来推测人体的三维姿态。

在具体的研究中，研究者们通常会建立一个数据集，包含大量的人体姿态样本和对应的二维图像。

通过训练这些样本，使得模型能够学习到从二维图像到三维姿态之间的映射关系。

然后，在测试阶段，通过输入新的二维图像，模型能够输出对应的三维姿态。

然而，基于单目相机的3D人体姿态估计仍然存在一些挑战和限制。

例如，当人体处于遮挡或复杂动作时，模型可能无法准确估计姿态。

此外，由于单目相机的有限视角，模型可能无法获取到人体的全局信息，导致姿态估计的不准确性。

为了解决这些问题，研究者们正在不断尝试新的方法和技术。

例如，通过融合多个视角的图像，可以提供更多的信息来改善姿态估计的准确性。

同时，利用更强大的深度学习模型和更大规模的数据集，也可以进一步提高模型的性能。

总之，基于单目相机的3D人体姿态估计研究在计算机视觉领域具有重要的应用价值。

虽然仍然存在一些挑战，但通过不断的研究和创新，相信将来可以开发出更加准确和可靠的3D人体姿态估计方法，为实现自然交互和人体动作分析提供更好的技术支持。

基于机器视觉的人体姿态识别与动作分析

基于机器视觉的人体姿态识别与动作分析人体姿态识别和动作分析是计算机视觉领域的重要研究方向，它涉及到从图像或视频中准确地识别和分析人体的姿态以及动作。

借助于机器视觉技术的发展，人体姿态识别和动作分析已经取得了突破性的进展，并广泛应用于人机交互、运动分析、智能监控等领域。

一、人体姿态识别人体姿态识别是指从静态或动态图像中准确地检测和估计人体的关键点位置，从而得到人体的姿态信息。

它的关键挑战在于解决人体姿态的多样性、复杂性和灵活性。

在人体姿态识别的研究中，常用的方法包括基于深度学习的方法和基于传统计算机视觉算法的方法。

基于深度学习的方法通过搭建深度卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），实现对人体关键点的准确检测和姿态估计。

而传统计算机视觉算法的方法则通过对人体的边缘检测、形状分析、模型匹配等技术，实现对人体姿态的识别。

人体关键点的准确检测是人体姿态识别的核心问题之一。

近年来，一些研究者提出了一些先进的检测框架，如卷积神经网络和基于图模型的方法，能够有效提高关键点检测的准确性和鲁棒性。

此外，还有一些方法结合了时空信息，通过对姿态变化的建模，能够更好地应对复杂姿态的检测问题。

在实际应用中，人体姿态识别已经被广泛应用于人机交互、运动分析、姿态跟踪和智能监控等领域。

例如，在虚拟现实和增强现实中，人体姿态识别可以用于人机交互和虚拟人物动画的生成。

在运动分析和运动疾病康复领域，人体姿态识别可以用于姿势评估和运动分析。

此外，人体姿态识别还可以应用于智能家居、智能驾驶等领域，实现更加智能化和便利化的生活方式。

二、动作分析动作分析是指从图像序列或视频中准确地分析和识别人体的运动行为。

它的目标是推断人体运动的目的、意图和情感状态，为智能监控、行为识别、人机交互等领域提供基础支持。

在动作分析中，常用的方法包括基于深度学习的方法和基于传统计算机视觉算法的方法。

基于深度学习的方法通常是通过搭建循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）等模型，学习和提取动作序列的空间和时间特征，从而实现对动作的分类和识别。

人脸识别百度百科

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进展身份识别的一种生物识别技术。

用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进展脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

中文名人脸识别别名人像识别、面部识别工具摄像机或摄像头传统技术可见光图像的人脸识别处理方法人脸识别算法用途身份识别1技术特点2技术流程▪人脸图像采集及检测▪人脸图像预处理▪人脸图像特征提取▪人脸图像匹配与识别3识别算法4识别数据5配合程度6优势困难▪优势▪困难7主要用途8应用前景9主要产品▪数码相机▪门禁系统▪身份辨识▪网络应用▪娱乐应用10应用例如技术特点编辑人脸识别传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。

但这种方式有着难以克制的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。

解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。

但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

迅速开展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。

它可以克制光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。

这项技术在近两三年开展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。

人脸与人体的其它生物特征〔指纹、虹膜等〕一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比拟人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性〞；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进展多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人〞的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

技术流程编辑人脸识别系统主要包括四个组成局部，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸识别中的活体检测算法研究

人脸识别中的活体检测算法研究随着科技的不断进步和普及，人脸识别技术在现代社会的很多领域得到了广泛应用，比如门禁、支付、安防等。

尤其在支付领域，人脸支付已经成为一个不可忽视的趋势。

然而，就在人们享受人脸识别技术的便利时，一些新兴的攻击手法应运而生，比如攻击者可以使用3D打印模型或视频投影等方式来欺骗人脸识别系统，因此活体检测技术应运而生。

本文将重点介绍人脸识别中的活体检测算法研究。

活体检测技术简介活体检测技术是指通过图像或视频判断与之对应的人脸是否是真实的，而非静态照片或者虚假的模拟人脸。

活体检测算法是为了防止虚假的生物识别而产生的一种技术手段，它能够非常有效地避免使用照片或者视频等静态图像实现人脸欺骗。

目前常见的活体检测方法主要包括以下几种：1. 基于外观的方法基于外观的方法通过图像或视频的外观表现来判断是否为真实的人脸，如表情、头部运动、光线等。

其中，动态的表情、眨眼、嘴唇的移动等都可以用于活体检测。

2. 基于生理特征的方法基于生理特征的方法是根据人脸图像或视频中反映的人体生理状态来判断是否为真实人脸，如血液循环、瞳孔的反应等。

3. 基于组合特征的方法基于组合特征的方法将多种不同的特征组合在一起来进行活体检测。

例如，结合深度学习技术，可以将时间序列信息和空间信息来判断图片或视频是否为真实。

基于组合特征的方法在实际应用中通常能够发挥比较好的效果。

主流活体检测算法基于外观的方法在实际应用中效果比较好且比较方便，因此基于外观的活体检测方法得到了广泛的应用。

以下介绍几种流行的基于外观的活体检测算法。

1. Texture analysis based method(TAB)Texture analysis based method 是一种基于纹理分析的生物特征检测方法，该方法通过采用Gabor滤波器来提取图像中的纹理特征，然后计算该图像的特征向量，进而判断该图像是否为真实人脸。

2. Convolutional neural network( CNN)Convolutional neural network 是一种基于深度学习的方法，该方法通过卷积神经网络来提取静态照片中的特征，特别是表情和头部运动等特殊特征，从而进行生物识别实现人脸认证。

人体动作识别方法

人体动作识别方法
人体动作识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是通过分析视频或图像序列，自动识别和分类人体动作。

目前，人体动作识别方法主要可以分为以下几种：
1. 基于模板的方法：首先定义一组代表不同动作的模板，然后通过将输入的视频序列与模板进行匹配来进行动作识别。

这种方法简单直观，但需要预先定义模板，且对相似动作的区分能力较弱。

2. 基于概率统计的方法：将动作表示成一连串的状态序列，每个状态都有自己的表现与动态特征。

然后观察状态间转化规律与时间函数之间的关系，建立转移函数，利用转移函数进行动作识别。

这种方法能够处理更复杂和连续的动作，但计算量较大。

3. 基于深度学习的方法：利用深度学习算法对大量数据进行训练和学习，自动提取和识别动作特征。

基于深度学习的方法是目前最为主流的人体动作识别方法，主要分为基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的方法。

CNN方法适用于静态图像中的动作识别，而RNN方法适用于视频序列中的动作识别。

基于图神经网络（GNN）的方法也受到了关注，该方法将人体骨架的拓扑结构定义为邻接矩阵，使用图结构对骨架序列进行建模提取人体的时空运动特征。

以上内容仅供参考，建议咨询计算机视觉领域专业人士获取更准确的信息。

基于MediaPipe的人体姿态识别的健身应用

基于MediaPipe的人体姿态识别的健身应用发布时间：2023-04-26T03:14:35.517Z 来源：《科技潮》2023年5期作者：林昕杰黄菲何正涛祁朋博吴昊祺陆贝妮*（通讯作者）[导读] 当前人工智能技术的迅速发展，固定情景下对于人体姿态识别具有十分重要的研究意义。

嘉兴南湖学院信息工程学院浙江嘉兴 314001摘要：本项目提出了基于MediaPipe人体姿态模型的健身应用方法，重点介绍了基本的实现流程以及应用思路，通过采集人体姿态的数据，对人体的健身姿态进行识别，获取人体关键点的像素坐标，进一步分析和计算，得到了人体关节间的夹角、距离等数据，创建人体姿态模型，充分利用MediaPipe框架应用于健身。

本项目在人体姿态检测和健身应用方面具有一定的参考价值，也为其他的识别技术给予借鉴。

关键词：MediaPipe；人体姿态；健身1.研究背景及意义当前人工智能技术的迅速发展，固定情景下对于人体姿态识别具有十分重要的研究意义。

卷积神经网络的出现，使得人们不仅可以分析静态图像的人体姿态动作，在一些性能优秀的模型中，已经能够通过视频对人体的动作进行分析，使得这方面的研究在视频监控，人机接口，基于内容的视频检索等方面逐渐成为一个具有广泛应用前景的研究课题。

受大环境影响，人们去专业健身房的频次减少，居家健身已经成为了新热潮。

然而居家健身所存在的氛围感不强、缺乏专业教练指导等痛点问题却依旧存在。

基于此种情况，众多能够增强居家健身氛围的家庭智能健身设备也顺势而起，跃入健身爱好者的眼帘。

这时人体姿态识别可以在健身领域能够发挥出重大作用。

2.MediaPipe介绍2.1算法介绍MediaPipe是一个由Google开发的开源框架，基于更加方便构建媒体处理应用程序的目的，包括计算机视觉、音频处理和手部跟踪等。

MediaPipe框架提供了一种灵活的方式，将多个处理步骤组合成一个流水线，以便有效地处理媒体数据。

MediaPipe的核心是一种基于数据流的编程模型，借助于MediaPipe，能够把用户指定输入的数据流构建为一条计算的流水线，其中每个节点都可以执行一些数据处理操作。

使用计算机视觉技术进行人群计数的方法与工具

使用计算机视觉技术进行人群计数的方法与工具人群计数是指利用计算机视觉技术对人群数量进行精确估计的过程。

随着城市化进程的加速和人口规模的增长，人群计数在城市规划、交通管理、安防监控等领域起着重要作用。

本文将介绍人群计数的方法和常用工具，以助于读者更好地理解和应用这一技术。

一、方法1. 静态图像计数方法：这种方法适用于通过静态图像统计人群数量。

常见的方法包括基于人头检测、基于人体姿态识别和基于密度估计。

- 基于人头检测：该方法通过人头检测算法识别图像中的人头，然后根据人头数量估计人群数量。

常用的算法包括Haar级联、HOG+SVM和深度学习算法。

- 基于人体姿态识别：该方法通过识别人体的姿态信息，如肩膀、手臂等，来估计人群数量。

常用的算法包括人体关键点检测和姿态估计。

- 基于密度估计：该方法通过对人群密度进行估计来得到人群数量。

常见的算法有高斯过程回归和基于深度学习的CSRNet。

2. 动态视频计数方法：这种方法适用于通过视频流统计人群数量。

常见的方法包括基于背景建模、基于运动检测和基于深度学习的方法。

- 基于背景建模：该方法通过对视频帧进行背景建模，然后对前景目标进行分割和计数。

常用的背景建模算法有高斯混合模型和自适应背景建模算法。

- 基于运动检测：该方法通过检测视频中的运动目标来进行计数。

常见的运动检测算法有光流法和帧差法。

- 基于深度学习：该方法通过使用深度学习模型来对视频中的人群进行检测和计数。

常用的深度学习模型有YOLO、SSD和Faster R-CNN。

二、工具1. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像和视频处理函数，可以用于人群计数任务中的静态图像计数和动态视频计数。

它支持多种编程语言，如C++、Python和Java。

2. Dlib：Dlib是一个功能强大的C++开源库，包含了很多机器学习和计算机视觉算法，可以用于人群计数中的人头检测、姿态估计和运动检测等任务。

胸透的名词解释

胸透的名词解释胸透，也被称为胸部X射线透视检查或者胸部X线透视检查，是一种医学影像学检查方法。

它通过使用低剂量的电磁辐射，即X射线，来获取人体胸腔内部的图像，并用于评估和诊断患者的肺部和胸腔疾病。

胸透的目的是通过图像形成对胸部结构的观察和评估，以帮助医生确定患者的病情、疾病类型和进一步的治疗方案。

在临床实践中，胸透通常用于检测和诊断肺部感染、肺纤维化、肿瘤、胸腔积液等疾病。

凭借其相对简单、快速和非侵入性的特点，胸透已成为常规的医学检查之一。

在接受胸透之前，患者需要脱去上身衣物，以确保尽可能清晰地观察到胸腔区域。

然后，患者需要站立或坐下，并将胸部暴露在X射线源和探测器之间。

在进行检查时，患者需要保持呼吸不动，以避免图像模糊或失真。

在胸透过程中，医生或放射技师会对X射线器进行操作，使其沿着患者的胸腔运动。

这样，不同角度下的多个图像将被拍摄并记录下来。

这些图像将通过计算机系统进行处理和解读，生成一系列清晰的胸部X射线图像。

基于这些图像，医生可以评估患者的肺部结构、形态和体征，例如胸腔、肺纹理和肺部组织密度。

通过观察这些指标，医生可以检测和判断肺部疾病的存在及其严重程度。

胸透无疑是一项非常有益的诊断工具，但也有一些限制。

首先，尽管胸透是一种低剂量的辐射检查，但辐射仍然存在一定风险。

因此，对于孕妇和儿童等特殊群体，医生需要谨慎权衡风险与收益。

其次，由于胸透只提供静态的二维图像，无法提供关于肺部功能和动态信息的详细数据。

对于一些需要更准确的诊断的情况，医生可能需要进一步进行CT扫描等检查。

此外，值得一提的是，随着科技的不断进步，胸透也在不断发展和创新。

例如，数字化X射线系统的出现使得胸透图像的质量更高，两者之间的传输变得更加便捷。

此外，计算机辅助诊断（CAD）技术的引入也有助于医生在解读图像时提高准确性和效率。

总之，胸透是一种常用的医学影像学检查方法，通过X射线来获取胸腔内部的图像，用于评估和诊断肺部和胸腔疾病。

人脸活体检测技术的原理与实现方法

人脸活体检测技术的原理与实现方法人脸活体检测技术是近年来人工智能领域的一个重要研究方向，它通过识别和验证人脸是否来自真实的活体，从而提高人脸识别系统的安全性和可靠性。

本文将介绍人脸活体检测技术的原理和实现方法，以及其在现实生活中的应用。

一、原理人脸活体检测技术的核心原理是通过分析人脸图像中的生物特征和动态信息来判断其是否为真实的活体。

在进行活体检测时，一般会采用以下几种方法：1. 眼球运动检测：通过检测眼球的运动轨迹和频率来判断人脸是否为真实的活体。

因为眼球是人脸中最活跃的部位，而且眼球的运动是无法被静态照片所模拟的，因此这种方法可以有效地区分静态照片和真实活体。

2. 面部表情分析：通过分析人脸图像中的面部表情来判断人脸是否为真实的活体。

因为面部表情是人类情感的一种表达方式，而且面部表情是无法被静态照片所模拟的，因此这种方法可以有效地区分静态照片和真实活体。

3. 红外热成像检测：通过检测人脸图像中的红外热信号来判断人脸是否为真实的活体。

因为红外热信号是人体本身所具有的特征，而且红外热信号是无法被静态照片所模拟的，因此这种方法可以有效地区分静态照片和真实活体。

二、实现方法人脸活体检测技术的实现方法主要包括图像处理和机器学习两个方面。

1. 图像处理：在进行人脸活体检测时，首先需要对人脸图像进行预处理，包括图像的去噪、对比度增强、边缘检测等。

然后，通过提取人脸图像中的生物特征和动态信息，如眼球运动轨迹、面部表情、红外热信号等，来判断人脸是否为真实的活体。

2. 机器学习：在进行人脸活体检测时，可以利用机器学习算法来训练一个分类器，通过对已知的活体和非活体样本进行学习和分类，从而实现对未知样本的判断。

常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、深度学习等。

三、应用人脸活体检测技术在现实生活中有着广泛的应用。

以下是几个常见的应用场景：1. 人脸识别系统：人脸活体检测技术可以提高人脸识别系统的安全性和可靠性。

基于CSI图像分析的人体姿态识别研究

基于CSI图像分析的人体姿态识别研究人体姿态识别是计算机视觉领域的一项重要研究课题，具有广泛的应用价值。

基于CSI图像分析的人体姿态识别是利用无线电频谱传感器（CSI）采集的信号进行姿态估计的方法。

本文将介绍CSI图像分析的原理和方法，并探讨基于CSI图像分析的人体姿态识别的研究现状和挑战。

首先，我们来了解一下CSI图像分析的原理。

CSI技术利用无线电频谱传感器对无线信号进行采样和测量，可以获取到传统摄像机不可见的细微变化。

其中，CSI图像是在宽带信道状态信息（CSI）中提取的，包含了多径信号的相位和幅度信息。

通过对CSI图像进行处理和分析，可以提取到人体在室内的姿态信息。

在基于CSI图像分析的人体姿态识别研究中，常用的方法是使用深度学习模型。

首先，需要建立一个训练集，包含了大量的CSI图像和相应的人体姿态标签。

然后，利用深度学习网络对训练集进行训练，学习到图像和姿态之间的映射关系。

最后，使用经过训练的模型对新的CSI图像进行姿态估计，并输出相应的结果。

目前，基于CSI图像分析的人体姿态识别已经在一些特定场景下取得了较好的效果。

例如，在室内环境中的人体姿态识别，如健身房、办公室等场所，由于信号的传播路径较为简单和稳定，相对容易实现姿态的识别。

此外，CSI图像分析还可以用于监控和安防领域，通过对人体姿态的分析，可以实现对异常行为的检测和预警。

然而，基于CSI图像分析的人体姿态识别在实际应用中还存在一些挑战。

首先，准确采集和测量CSI信号需要专业的硬件设备和较长的信号采样时间，这限制了其在大规模环境下的应用。

其次，由于CSI信号的采样和处理过程中受到多种因素的影响，如多径效应、干扰等，可能导致姿态估计的不准确性。

此外，由于CSI图像本身的特点，如分辨率较低、信息量限制等，也可能影响人体姿态的识别效果。

为了克服这些挑战，研究人员正在不断探索新的方法和技术。

例如，一些研究者提出了改进的信号采样技术，如多天线和多输入多输出（MIMO）系统，以增强CSI信号的特征和质量。

基于关联分区和ST-GCN的人体行为识别

通过人体关节位置的时间序列，身体骨骼模态一般以 2D 或者 3D 坐标的形式来表示，进而分析动作模式，并识别人体行为。早期基于骨骼信息进行人体行为识别仅仅是使用坐标标记关节信息，例如 Wang 等[11] 和 Fernando 等人[12]将骨骼信息作为一组坐标点，利用关节之间多种基于位置的特征来形成特征向量，然后进行时序分析达到对人体行为的识别。但是这些方法并不能明确利用人类关节的空间关系，因此识别能力有限，这也对人们理解人体行为造成了很大的阻碍。近些年来一些研究表明，Shahroudy 等人[13]通过关节间的自然连接的行为识别方法，Pham 等人[14]通过利用深度残差网络有效地学习 RGB 图像中携带的时空动态信息，以及 Song 等人通 [15] 过基于时空注意力的 LSTM 网络将其用于 3D 动作识别检测都证明了关于人类关节之间的空间关系的重要性。虽然一些模型作为特定的应用设计有着不错的效果，但难以推广到普遍的任务中来，主要原因在于这些方法在分析空间模式时过多依赖手工标注或人为设定的规则。
通常情况下，人体可以看作是由刚性骨骼和铰链关节所组成的铰接系统。 [16] 躯干和四肢则由骨骼和铰链关节进一步的组合而成。人体行为是由这些躯干和肢体的运动组成。因此，需要一种新的方法用以加强关节之间的空间关系。同时，该方法能够自动捕获并嵌入关节空间配置及其动态模式。基于此，本文在近年热门的时空模型（ST-GCN）[17]基础上提出了一种新型的分区策略。本文的主要贡献如下：首先，提出的分区策略，在基于时空模型基础上相比于传统的 ST-GCN 方法加强了身体部分的相对位置之间的联系，有利于提高骨架关节点信息在时间和空间上的识别精度；其次，分析了学习率对该模型识别效果的影响。通过设置每轮迭代的学习率达到在一定程度上提升识别精度的目的。

人体姿态估计中的关键点检测算法研究

人体姿态估计中的关键点检测算法研究近年来，人体姿态估计技术逐渐受到关注，它可以通过摄像头捕捉人体的姿态，同时估计人的关节角度和关键点坐标等信息。

这项技术可以应用于运动追踪、虚拟现实、游戏等领域，并有望在医疗健康、自动驾驶等领域得到广泛应用。

其中，关键点检测算法是人体姿态估计技术的重要组成部分，本文将围绕该主题展开研究。

一、人体姿态估计技术简介人体姿态估计技术是指通过计算机视觉技术分析摄像头捕捉到的人体姿态信息，并对其进行解析、分析、模拟等操作的技术。

目前，常见的人体姿态估计技术主要包括基于RGB图像的单人姿态估计和基于深度图像的多人姿态估计。

单人姿态估计主要是通过对图像中的人体进行分割，提取出人体姿态数据，然后利用计算机视觉技术对其进行处理和分析。

而多人姿态估计需要先对场景中的多个人物进行区分，再将多个人物的姿态信息进行整合和处理。

二、关键点检测算法的研究现状关键点检测算法是人体姿态估计技术中的重要环节，它涉及到对人体各个关节的位置和角度的估计。

在过去几年中，研究人员已经提出了很多关键点检测算法，并且不断地对其进行优化和改进。

1. 基于深度学习的关键点检测算法随着深度学习的发展，越来越多的关键点检测算法开始采用深度学习技术进行研究和开发。

比如，目前比较流行的OpenPose算法就是利用深度学习技术进行人体姿态估计的。

OpenPose算法使用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）对图像中的人体进行分割，并提取出各个关键点的信息。

其准确率和实时性都比较高，但是与之相对应的计算量也很大，因此需要较高的硬件要求。

2. 基于图像特征提取的关键点检测算法除了深度学习技术以外，还有一些关键点检测算法采用了传统的图像特征提取技术，如形态学、边缘检测等。

这种算法的好处是能够减小算法的计算量，但其准确度和稳定性却会受到影响。

3. 结合多种技术的关键点检测算法实际上，在关键点检测算法的发展过程中，研究人员已经开始探索多种技术的结合应用。

图像视频中的人体姿态检测技术研究

图像视频中的人体姿态检测技术研究近年来，随着人工智能领域的不断深入，图像视频中的人体姿态检测技术引起了越来越多人的关注。

这项技术可以用来帮助计算机识别人体在图像中的姿态，为许多领域提供帮助，如安全监控、医疗诊断、运动分析等。

本文将探讨人体姿态检测技术的发展历程、技术原理、应用前景及存在的挑战。

一、人体姿态检测技术的发展历程早在20世纪80年代，人们就开始尝试利用计算机来识别人体的姿态。

当时主要是使用机器视觉和图像处理技术，但受限于硬件条件和算法手段的限制，效果并不理想。

直到近年来随着深度学习、卷积神经网络等人工智能技术的发展，人体姿态检测技术才真正开始进入飞速发展阶段。

二、人体姿态检测技术的技术原理人体姿态检测技术的技术原理主要包括两个方面：特征提取和关键点定位。

具体来说，特征提取是指利用卷积神经网络等手段，从图像中提取出能够表达人体姿态的特征，比如骨架信息、肢体长度比例等；而关键点定位则是指利用回归模型，精确定位人体关键点的位置，从而实现对人体姿态的准确识别。

三、人体姿态检测技术的应用前景人体姿态检测技术的应用前景非常广阔，可以用于各种不同领域，比如安全监控、医疗诊断、运动分析等。

下面分别对这几个领域进行简单介绍。

1. 安全监控人体姿态检测技术可以用于监控系统中，帮助警方识别可疑人员或者异常行为，从而提高监控效率和安全性。

比如在机场、地铁等公共场所，通过人体姿态检测技术可以实现对旅客的安全检查，防止恐怖袭击事件的发生。

2. 医疗诊断人体姿态检测技术可以用于医学领域中，帮助医生进行疾病诊断和治疗。

比如在运动损伤治疗方面，通过对运动员的姿态数据进行分析，可以帮助医生更加准确地判断损伤严重程度和康复进度，从而制定更加科学的治疗方案。

3. 运动分析人体姿态检测技术可以用于运动领域中，帮助运动员提高训练效果和比赛成绩。

比如在游泳比赛中，通过对游泳员的姿态数据进行分析，可以帮助教练更加准确地评估运动员的技术和水平，并制定更加科学的训练计划。

基于深度图像的人体动作识别方法

基于深度图像的人体动作识别方法刘飞;郝矿荣;丁永生;刘欢【摘要】为解决人体动作识别中的复杂背景和自遮挡问题,对深度图像进行研究,从深度图像中获取20个人体骨架关节点,在此基础上将动作时间序列的关节角度变化作为人体运动的特征模型.通过改进的动态时间规整算法计算不同动作之间关节角度变化序列的相似性,进行动作识别,以缓解传统DTW算法病态校准的问题.将识别方法在采集的动作数据库和MSR Action3D数据进行验证,实验结果表明,该方法能达到90％以上的识别率.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2014(040)008【总页数】6页(P168-172,178)【关键词】深度图像;Kinect摄像头;骨架关节点;关节角度;动态时间规整;模板匹配【作者】刘飞;郝矿荣;丁永生;刘欢【作者单位】东华大学信息科学与技术学院,上海201620;东华大学信息科学与技术学院,上海201620;东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海201620;东华大学信息科学与技术学院,上海201620;东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海201620;东华大学信息科学与技术学院,上海201620【正文语种】中文【中图分类】TP3911 概述人们在与外界进行交互的过程中，除了通过语言交流，还常常借助肢体语言，即通过动作行为传递信息。

计算机视觉的研究目标之一就是理解人体动作行为的含义。

人体行为识别分析从低到高可分为3 个层次:姿态识别，动作识别，行为识别。

姿态识别是动作行为分析的基础。

动作可以看作是一组关键姿态的时间序列。

复杂的行为可分解为一组简单的动作，其中也包含了与周围环境的交互。

在人体动作识别研究中，通常考虑2 个主要问题:传感器的数据采集和人体动作的建模。

现有的大部分文献中采用普通摄像机获取二维图像，文献［1］提取人体轮廓的形状信息建立姿态模型，文献［2］提取视频图像中时空兴趣点并设计了级联分类器进行动作识别，而文献［3］虽然也提取轮廓信息，但采用了差分图像传感器简化了背景分割的图像预处理工作，从硬件上提高了算法的实时性。