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Ensembles de données et applications de la détection des points clés du corps humain
Ensembles de données et applications de la détection des points clés du corps humain
L'algorithme de détection des points clés humains est l'une des technologies importantes dans le domaine de la vision par ordinateur. Il peut détecter avec précision les points clés du corps humain dans des images ou des vidéos, tels que la tête, les épaules, les coudes, les poignets, les genoux, les articulations des chevilles, etc. En identifiant et en suivant ces points clés, l'algorithme peut parvenir à une reconnaissance et un suivi précis de la posture humaine, ce qui offre de larges perspectives d'application. Afin de former et d’évaluer les performances de ces algorithmes, les chercheurs ont construit un grand nombre d’ensembles de données d’algorithmes de détection de points clés humains. Ces ensembles de données contiennent des images du corps humain et des informations d'annotation dans différentes postures, conditions d'éclairage et d'arrière-plan, fournissant une base pour la formation et les tests des algorithmes. L'algorithme de détection des points clés du corps humain a des applications importantes dans les domaines de l'interaction homme-machine, de la reconnaissance d'actions, de l'analyse des mouvements, etc.
1. Ensemble de données
L'ensemble de données de l'algorithme de détection des points clés du corps humain est les données utilisées pour la formation et les tests de l'algorithme sont collectées. Il existe actuellement plusieurs ensembles de données publiques disponibles, voici quelques ensembles de données représentatifs.
1.Ensemble de données COCO
L'ensemble de données COCO est l'un des ensembles de données de détection de points clés du corps humain les plus couramment utilisés et les plus largement utilisés. Il contient plus de 200 000 images, et chaque image est annotée avec les points clés. du corps humain. L'avantage de l'ensemble de données COCO est qu'il offre une qualité d'image élevée, des annotations précises et couvre une variété de scènes et de postures complexes, ce qui le rend adapté à la formation d'algorithmes de détection de points clés humains relativement complexes.
2.Ensemble de données MPII
L'ensemble de données MPII est un ensemble de données multi-personnes contenant des poses humaines. Il contient plus de 25 000 images. Chaque image est annotée avec des points clés du corps humain, dont la plupart sont des personnes seules. . attitude. L'avantage de l'ensemble de données MPII est qu'il contient une grande quantité de données de pose d'une seule personne et qu'il convient à la formation d'algorithmes de détection de points clés d'une seule personne.
3.PoseTrack Dataset
PoseTrack Dataset est un ensemble de données pour les tâches de suivi de pose à plusieurs personnes. Il contient plusieurs séquences d'action, couvre une grande quantité de données de pose à plusieurs personnes et fournit des informations d'annotation de suivi. L'avantage de l'ensemble de données PoseTrack est qu'il fournit des informations d'annotation pour le suivi des points clés par plusieurs personnes et qu'il convient à la formation d'algorithmes de suivi des points clés par plusieurs personnes.
4.Ensemble de données AIC
L'ensemble de données AIC est un ensemble de données de reconnaissance des actions et des comportements humains publié par l'Institut d'automatisation de l'Académie chinoise des sciences. Il contient plus de 16 000 images de haute qualité, et chacune. l’image est annotée avec un corps humain, des points et des actions clés. L'avantage de l'ensemble de données AIC est qu'il fournit des informations d'annotation plus riches et convient à la formation d'algorithmes de détection de points clés et de reconnaissance d'actions.
Les ensembles de données ci-dessus sont tous publics et peuvent être téléchargés et utilisés sur les sites Web correspondants. L’utilisation d’ensembles de données pour la formation et les tests d’algorithmes constitue une base importante pour la recherche sur les algorithmes de détection des points clés du corps humain.
2. Applications
L'algorithme de détection des points clés du corps humain a de nombreuses applications. Voici plusieurs applications représentatives :
1. utilisé pour l'estimation de la posture, c'est-à-dire identifier les positions des points clés du corps humain à partir d'images ou de vidéos, puis déduire la posture du corps humain, comme se tenir debout, marcher, courir, etc., peut être appliqué à des domaines tels que comme l'analyse du sport et la gestion de la santé.
2. Reconnaissance d'action
L'algorithme de détection des points clés du corps humain peut être utilisé pour la reconnaissance d'action, c'est-à-dire identifier les emplacements de points clés et les types d'action du corps humain à partir d'images ou de vidéos, et peut être appliqué. à l'analyse du comportement humain, à la surveillance intelligente, etc.
3. Suivi de la posture
L'algorithme de détection des points clés du corps humain peut être utilisé pour le suivi de la posture, c'est-à-dire que la position des points clés et les changements de posture du corps humain sont suivis en temps réel dans la vidéo, et peut être appliqué à des domaines tels que la réalité virtuelle et le développement de jeux.
4. Interaction du corps humain
L'algorithme de détection des points clés du corps humain peut également être utilisé pour l'interaction du corps humain, c'est-à-dire en détectant les points clés du corps humain pour obtenir une interaction avec le corps humain, telle que la reconnaissance des gestes. , reconnaissance d'expression, etc., il peut être appliqué aux maisons intelligentes, aux robots intelligents et à d'autres domaines.
5. Sécurité humaine
L'algorithme de détection des points clés du corps humain peut également être utilisé pour la sécurité humaine, comme la détection des piétons, la reconnaissance faciale, etc., et peut être utilisé dans la surveillance de la sécurité, les statistiques de flux de personnes et d'autres domaines.
Les applications ci-dessus ne sont que la pointe de l'iceberg des algorithmes de détection des points clés du corps humain. Avec le développement continu de la technologie, les domaines d'application des algorithmes de détection des points clés du corps humain deviendront de plus en plus étendus.
En résumé, les ensembles de données et les applications des algorithmes de détection des points clés du corps humain sont des éléments importants de la recherche et de l'application des algorithmes de détection des points clés du corps humain. La sélection et l’utilisation d’ensembles de données ont un impact crucial sur la formation et les tests des algorithmes, et la diversité et l’étendue des applications démontrent également l’énorme potentiel d’application des algorithmes humains de détection de points clés.
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