基于深度学习的姿态识别技术研究

中国新技术新产品2022 NO.4（上）

- 22 -高 新 技 术

0 前言深度学习算法是当前计算机领域中实现视觉感知、目标识别等目标的常用方法，借助CPU和GPU强大的运算能力，通过模拟人体视觉、听觉等复杂功能的物理作用机制来完成过去很多因受运算水平和认知深度限制而难以实现的任务[1]。当一个运动的物体作用于人眼时，眼睛通过分析人体的关键特征点随时间的变化趋势，在动态标记特征点的基础上对运动状态进行识别，从而做出相应的判断。基于特征变化规律的姿态识别是眼睛的主要功能，同时也是一个信息采集与深度加工的过程。在对眼睛物理机理和目标识别过程进行研究的过程中，有学者结合神经网络运算方法提出了OpenPose姿态识别算法[2-4]。该文重点研究该姿态识别算法的实现过程。1 OpenPose概述OpenPose是一个基于卷积神经网络和监督学习的开源项目，主要用于人体姿态识别。该项目最早由美国卡耐基梅隆大学提出，既可以用于单人姿态识别，也可以用于多人姿态识别。该算法在线辨识人体在运动过程中产生的肢体、表情等部位的变化状态，再通过卷积神经网络进行特征提取与识别，经过在线训练之后可以用于类似场景[5]。OpenPose可以对运动中的人体进行关键点自动辨识，在相同运动时间内采集多个关键点进行特征标记，之后对这些关键点进行持续跟踪。在跟踪过程中，对摄像机拍摄到的扭曲画面进行参数评估和实时补偿，最大限度地提升对人体姿态识别的精度[6]。一般来说，在姿态识别过程中，以下关键因素会影响识别的速度和精度：1） 在摄像机镜头内，由于目标处于时刻运动的状态，因此采集到的物体位置分布不一，且运动中的人体在摄像机镜头内成像时所占用的像素数目会变化，这些因素会对目标特征的捕捉与识别造成影响。2） 如果摄像机成像过程中出现某些因素（光线变化、突然出现遮挡物以及进入摄像机镜头内人数的变化等），那么这些偶发因素都会影响计算方法对目标识别的效率和采集目标特征的精度。3） 利用摄像机成像技术对进入视场内的运动目标进行姿态识别是串行运算的过程，也就是必须对一个运动物体进行识别之后才能对下一个物体进行识别，这对于小样本数据是有效的，但是当待识别的运动物体数量增加时，就会增加运算难度，同时实时性也会降低，这就会给实际应用带来困难[7]。为了解决以上目标识别过程中的难题，OpenPose采用基于深度神经网络的方法对关键特征点进行预测式估计，从而获得准确的识别结果。OpenPose的计算流程如图1所示。由图1可知，当利用OpenPose进行目标识别计算时，首先，需要对输入系统中的图像或视频进行预处理，采用归一化的方法对组成图像或视频的数据进行处理，从而便于后续运算。其次 ，采用从上到下的顺序对人体的特征点进行检测，将检测后采集的特征点数据进行矩阵化存储，按照行和列不同的含义进行编码。再次，基于特征点数据，利用神经网络强大的数据拟合能力对采集的特征点数据进行建模，对其中有规则的变化进行数学表征，同时对特征点后续发展趋势（也就是人体关键部位的运动状态）进行预测，以提升特征点在线识别的效率，缩短识别时间，便于在多种类型的设备上进行部署。最后，对建立的特征点数据模型和预测值进行修正，采用残差补全的方法对不准确的结果进行校正，最终确保输出的姿态识别结果符合实际情况和逻辑预期。在大多数应用场景中，选择采用双层卷积神经网络就基于深度学习的人体姿态识别系统设计与实现杨光耀（北京维周智能科技有限公司，北京 102600）摘 要：当一个运动的物体作用于人眼时，眼睛通过分析人体的关键特征点随时间的变化趋势，在动态标记特征点的基础上对运动状态进行识别，从而做出相应的判断。在对眼睛物理机理和目标识别过程进行研究的过程中，有学者结合神经网络运算方法提出了OpenPose姿态识别算法，该算法是实现人体姿态识别的主流算法。该文结合OpenPose算法研究了人体姿态识别系统的实现过程。在实现算法的过程中，利用RNN网络的预测值对辨识结果进行修正，从而进一步提高姿态识别的精度。关键词：姿态识别；OpenPose；神经网络运算中图分类号：TP 391 文献标志码：A 

基于深度学习的人体姿态识别算法设计与实现

人体姿态识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的目的是识别出人体在空间中的姿态，包括头部、手臂、腿部等的位置和角度。姿态识别技术已经被广泛应用在虚拟现实、人机交互、运动分析等领域。本文主要介绍一种基于深度学习的人体姿态识别算法的设计与实现。

一、 算法概述

基于深度学习的人体姿态识别算法主要分为两个阶段：训练和测试。在训练阶段，我们需要从数据集中学习出姿态的特征表示。这可以通过卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现。在测试阶段，我们根据已经训练好的模型，对输入的人体图像进行姿态识别。

二、 数据集的选择和预处理

数据集是深度学习算法训练的重要组成部分。对于人体姿态识别算法，我们需要选择一个包含人体图像和姿态标注的数据集。常用的数据集包括MPII Human

Pose Dataset、COCO Dataset等。

在数据集选择完毕后，我们需要对数据进行预处理，包括图像大小调整、数据增强等。同时，为了防止过拟合，我们需要在训练集中随机删除一部分关键点，以模拟真实场景中的噪声。

三、 姿态特征表示的学习

卷积神经网络是深度学习算法中常用的基础模型之一。CNN通过多层卷积和池化操作来从图像中学习出特征表示。对于人体姿态识别算法，我们可以使用CNN来从人体图像中学习出关键点的特征表示。 我们可以将图像中的关键点看作一个多维向量，使用CNN对其进行处理，并输出一个维度相同的向量。对于每个关键点，我们都可以学习出一个特征向量表示，从而实现姿态特征的表示学习。

四、 姿态识别模型的设计

在姿态识别模型的设计中，我们可以使用CNN对关键点的特征向量进行分类。在训练集中，我们将标注的姿态信息转换成数字标签，用于对特征向量进行分类。在测试阶段，我们可以根据模型输出的标签，推断出测试样本的姿势信息。

在模型设计中，我们可以使用多个卷积层和池化层，以提取出更加复杂的特征表示。同时，我们还可以使用Dropout、Batch Normalization等技术，来防止过拟合和提高模型泛化能力。

2d人体姿态估计 算法

2D人体姿态估计算法

引言：

2D人体姿态估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在通过分析图像或视频中人体的姿态信息，实现对人体关节位置和姿态角度的准确估计。该技术在人机交互、运动分析、行为识别等领域具有广泛的应用前景。本文将介绍几种常见的2D人体姿态估计算法，并对其原理和特点进行详细阐述。

一、基于深度学习的2D人体姿态估计算法

近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的2D人体姿态估计算法取得了重要突破。这类算法通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为主干网络，通过对图像进行特征提取和姿态回归，实现对人体姿态的估计。

1. Hourglass网络

Hourglass网络是一种经典的基于深度学习的2D人体姿态估计算法，其特点是通过堆叠多个Hourglass模块来实现对多尺度特征的融合和姿态回归。每个Hourglass模块由对称的上采样和下采样组成，通过逐步减少分辨率和增加通道数，提取多尺度的特征表示。该算法能够有效地处理遮挡和姿态变化等复杂场景，具有较好的鲁棒性和准确性。

2. OpenPose

OpenPose是另一种基于深度学习的2D人体姿态估计算法，其主要思想是将姿态估计问题转化为关键点检测问题。该算法通过在CNN网络中引入多分支结构，同时回归多个关键点的位置，实现对人体姿态的估计。OpenPose算法具有较高的准确性和实时性，在人机交互、动作识别等领域具有较广泛的应用。

二、基于传统计算机视觉方法的2D人体姿态估计算法

除了基于深度学习的方法，传统的计算机视觉方法也被广泛用于2D人体姿态估计。这类方法通常基于手工设计的特征提取和机器学习算法，虽然在准确性上不及深度学习方法，但仍具有一定的应用价值。

1. 随机森林

随机森林是一种常用的机器学习算法，可以应用于2D人体姿态估计。该算法通过构建多个决策树，使用随机的特征子集和样本子集进行训练，实现对人体关节位置的回归。随机森林算法具有较好的鲁棒性和泛化能力，适用于不同场景下的姿态估计任务。

基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术研究

近年来，基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术（Human Motion

Recognition, HMR）备受关注，其应用涵盖从智能家居、健康管理到体育训练等多个领域。

HMR技术可以通过计算机视觉和深度学习算法对人体运动过程进行精准的姿态识别，从而提升人机交互的体验和应用效果。HMR技术已经广泛应用在智能手机、运动手环、智能手表等设备上，实现对用户运动状态的监测、数据记录与分析，是智能硬件领域的重要技术。

基于传统的计算机视觉技术，HMR技术需要针对人体骨骼结构、运动过程中的复杂变化等问题进行深入研究和优化。为此，科研学者们提出了一系列相应的解决方案，如采用多视角、多传感器融合技术、GPU加速、递归神经网络等等。

其中，深度学习在HMR技术中发挥着重要作用。深度神经网络（DNN）可以学习大量数据并自我优化，不断提高HMR技术的准确率和稳定性。研究人员采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习算法，在 HMR 中取得了很高的效果。

例如，CMU-Pose 数据集上的 HMR 模型，在一个普通计算机上，每秒可以达到 40 fps 左右的速度，同时也获得了图片到运动姿势重建几乎无误的精度。

HMR技术的应用场景也越来越广泛。其中，锻炼和体育训练是 HMR 技术的重要应用领域。在健身房、训练营中，HMR 技术可以通过监控用户的运动姿势，及时给出调整指导，提高锻炼的效果和安全性。

此外，HMR技术也可以应用在医疗康复领域。通过监测患者的运动姿态，医生可以及时发现和纠正不当姿势，从而有效预防和治疗运动损伤、骨科疾病等。 HMR技术的下一步发展方向是针对运动细节进行更加精细化的建模和识别。例如，人体姿态的微妙变化、肌肉运动变化、运动幅度大小变化等问题。此外，HMR技术也可以增加对人体身体的3D结构的识别和建模，并将其应用于更加多样的场景中。

总的来说，基于计算机视觉的人体运动姿态识别技术具有广泛的应用前景和研究价值。随着HMR技术的不断深入，它将为人们的健康和生活带来更多的便利和贡献。