1.PoseC3D: 基于人体姿态的骨骼关键骼关动作识别新范式
2.基于 Openpose 实现人体动作识别

PoseC3D: 基于人体姿态的动作识别新范式

       骨骼动作识别领域正经历快速演进，其中，点动的动PoseC3D框架以其独特优势，作识作识重塑了基于人体姿态的别源别动作识别新范式。不同于传统依赖人体3维骨架的码基GCN方法，PoseC3D创新性地仅使用二维人体骨架热图堆叠作为输入，于骨基坑指标源码从而实现更高的键点识别精度与效率，且在FineGYM、骨骼关键骼关NTURGB+D、点动的动Kinetics-skeleton等多个骨骼行为数据集上达到顶尖水平。作识作识这一框架的别源别提出，旨在解决GCN方法在鲁棒性、码基兼容性和可扩展性上的于骨局限性。

       PoseC3D的键点battleye源码核心创新在于其独特的表示方式。它采用关键点热图的骨骼关键骼关三维堆叠而非图序列，显著提升了对人体骨架序列中时空特征的提取能力，增强了对噪声的鲁棒性和模型的泛化性。在多人场景处理中，PoseC3D无需额外增加计算量，展现出高效且灵活的特点。由于模型基于3D-CNN，PoseC3D能够自由地与其他模态（如RGB）的特征进行融合，从而获得更优的识别效果。

       针对GCN方法的三点缺陷，PoseC3D提出了一系列改进策略。在人体姿态提取方面，选择以二维人体姿态而非三维作为输入，-35源码通过使用轻量级主干网络（MobileNetV2）预测二维姿态，实验结果表明，即使基于轻量网络预测的二维姿态，用于动作识别时效果优于任何来源的三维人体姿态。姿态提取过程中的关键点热图堆叠通过紧凑的热图生成与高效的坐标存储，确保了空间与时间维度上的信息优化与冗余减少，从而显著提升模型性能。

       在骨骼动作识别流程中，PoseC3D设计了两种3D-CNN：Pose-SlowOnly与RGBPose-SlowFast，分别针对骨骼模态和骨骼+RGB模态进行优化。Pose-SlowOnly仅以骨骼模态作为输入，展示了在多个数据集上的高精度表现；而RGBPose-SlowFast则包含两个分支，分别处理RGB和骨骼两个模态，pypcap源码并通过双向连接促进模态间特征融合，进一步提升了识别效果。

       实验结果验证了PoseC3D在识别精度、泛化性、可扩展性和兼容性方面的优越性。与当前基于GCN的SOTA相比，PoseC3D在轻量配置下展现出更高的参数效率与更低的计算成本，同时在多clip测试中展现出显著优势。通过研究不同人体姿态提取方式对模型性能的影响，PoseC3D进一步验证了其在泛化性能上的优势。

       在可扩展性方面，与GCN相比，PoseC3D在处理群体行为识别等任务时表现出更高的snapshot源码效率。借助Volleyball数据集的实验，展示了其在处理多个人物场景时的高效性和准确性。在兼容性方面，RGBPose-SlowFast不仅融合了不同模态的预测结果，而且在模态重要性不同的情况下，均能带来识别性能的提升。

       综上所述，PoseC3D通过创新的框架设计和优化策略，显著提升了人体姿态动作识别的精度、效率和适应性，为骨骼动作识别领域带来了革命性的变革。该框架的代码已开源在MMAction2，欢迎研究者和开发者进行深入探索与应用。

基于 Openpose 实现人体动作识别

       本文探讨了基于Openpose实现人体动作识别的全过程，旨在解决当前行为监测中的精度不足与效率较低的问题。Openpose作为一种经典的人体姿态识别项目，采用自底向上的检测方法，广泛应用于行为监测、姿态纠正与动作分类，对智能家居、自动驾驶、智能监控等领域具有重要研究意义与应用价值。

       针对多人目标姿态识别的复杂性，传统方法主要通过自顶而下的候选关键点查找及空间联系优化算法，或利用建立部分亲和字段实现关键点检测与人体骨架连接。本文提出了一种结合Openpose的姿态识别技术，通过分析不同肢体之间的协调关系构建分类算法，通过比较不同分类算法的性能，最终实现了多个目标的姿态显示、检测与分类的实时显示。

       核心步骤包括利用Openpose遍历数据集，提取不同分类下的人物姿态信息作为动作特征，并保存为TXT文档；整合特征与信息，去除冗余数据，形成输入与输出标签CSV文件；利用Openpose调用模型进行人体姿态识别，提取关键点坐标，结合骨骼点连接进行实时姿态检测。

       系统搭建基于Openpose环境，依赖Python、CUDA与swig技术支持。文中设定的分类算法包括支持向量机、决策树、随机森林与神经网络，通过特征提取、整合与分类算法训练，实现多目标动作监测。每类行为通过摄像头采集视频，分帧为多张，利用Openpose提取姿态特征，整合为TXT文件，供不同分类算法学习。

       对于模型训练，选择支持向量机、决策树、随机森林与神经网络等算法进行测试与评估，主要依据混淆矩阵、精准率、召回率与F1得分进行模型效果分析。本文通过实验证明，Openpose结合上述分类算法在人体动作识别领域具有较高的识别精度与效率，适用于行为监测、姿态纠正、动作分类等多个应用场景。

       总结，Openpose作为人体姿态识别的强有力工具，结合不同的机器学习算法，能够实现多目标人体动作的实时识别与分类，为智能家居、自动驾驶、智能监控等领域提供技术支持。本文提供的方法与实现细节，为相关领域的研究与应用提供了参考。