基于计算机视觉的人体姿态行为识别
时间: 2025-01-01 17:19:04 浏览: 64
### 计算机视觉人体姿态行为识别方法与应用
#### 方法概述
计算机视觉人体姿态行为识别涉及多个关键技术环节,主要包括姿态估计、特征提取以及动作分类。姿态估计旨在确定视频序列中每帧图像内人体各个关节点的具体位置[^3]。
#### 姿态估计算法
一种常用的方法是从单幅或多幅图像中预测出人体的关键部位坐标,进而构建完整的骨架模型。Mask R-CNN 是一个强大的工具,不仅能够精确定位个体边界框内的对象实例,还能分割出像素级别的掩膜用于区分不同的人物实例。对于多个人物的情况,则可以通过计算相邻两帧间人物之间的交并比(IoU),以此判断是否属于同一身份,并赋予相应的ID编号以便后续跟踪处理[^5]。
#### 特征工程
为了有效描述人体运动模式,通常会从原始的姿态数据中抽取一系列有意义的属性作为输入给分类器训练。这其中包括但不限于关节角度的变化趋势、肢体间的相对距离及其随时间演变规律等时空特性参数。此外,还可以考虑加入速度矢量和加速度分量来增强表达能力[^4]。
#### 行动辨识框架
采用监督学习的方式建立映射关系,即针对特定类别标签下的样本集进行拟合操作,最终形成一套可以泛化至未知场景下执行预测任务的功能模块。常见的算法有支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和支持深度神经网络(DNNs)架构下的卷积神经网(CNNs)/循环神经网(RNNs)[^1]。
```python
import cv2
from mmpose.apis import inference_top_down_pose_model, init_pose_model
# 初始化姿态检测模型
pose_config = 'configs/body/2d_kpt_sview_rgb_img/topdown_heatmap/coco/hrnet_w32_coco_256x192.py'
pose_checkpoint = 'https://download.openmmlab.com/mmpose/top_down/hrnet/hrnet_w32_coco_256x192-c78dce93_20200712.pth'
model = init_pose_model(pose_config, pose_checkpoint)
def detect_poses(image_path):
image = cv2.imread(image_path)
result = inference_top_down_pose_model(model, image)
# 提取关键点信息
keypoints = []
for person in result['pred_instances']:
keypoint_info = person.get('keypoints', [])
keypoints.append(keypoint_info)
return keypoints
image_file = "path_to_your_image.jpg"
detected_keypoints = detect_poses(image_file)
print(detected_keypoints)
```
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