Set data dan aplikasi pengesanan titik utama badan manusia
Algoritma pengesanan titik kunci manusia adalah salah satu teknologi penting dalam bidang penglihatan komputer. Ia boleh mengesan titik penting badan manusia dengan tepat dalam imej atau video, seperti kepala, bahu, siku, pergelangan tangan, lutut, sendi buku lali, dsb. Dengan mengenal pasti dan menjejaki perkara utama ini, algoritma boleh mencapai pengiktirafan yang tepat dan penjejakan postur manusia, dan mempunyai prospek aplikasi yang luas. Untuk melatih dan menilai prestasi algoritma ini, penyelidik membina sejumlah besar set data algoritma pengesanan titik utama manusia. Set data ini mengandungi imej badan manusia dan maklumat anotasi di bawah postur, pencahayaan dan keadaan latar belakang yang berbeza, menyediakan asas untuk latihan dan ujian algoritma. Algoritma pengesanan titik utama badan manusia mempunyai aplikasi penting dalam bidang interaksi manusia-komputer, pengecaman tindakan, analisis gerakan dan bidang lain 1. Set data Set data algoritma pengesanan titik kunci badan manusia digunakan untuk melatih dan menguji algoritma. Pada masa ini terdapat beberapa set data awam yang tersedia, berikut ialah beberapa set data perwakilan.
1.Set data COCO
Set data COCO ialah salah satu set data pengesanan titik kunci badan manusia yang paling biasa digunakan dan digunakan secara meluas Ia mengandungi lebih daripada 200,000 imej, dan setiap imej dianotasi dengan perkara utama titik tubuh manusia. Kelebihan set data COCO ialah ia mempunyai kualiti imej yang tinggi, anotasi yang tepat dan merangkumi pelbagai adegan dan postur yang kompleks, menjadikannya sesuai untuk melatih algoritma pengesanan titik kunci manusia yang agak kompleks.
2.Dataset MPII
Dataset MPII ialah set data berbilang orang yang mengandungi pose manusia Ia mengandungi lebih daripada 25,000 imej Setiap imej dianotasi dengan perkara utama badan manusia, yang kebanyakannya adalah orang bujang sikap. Kelebihan set data MPII ialah ia mengandungi sejumlah besar data pose satu orang dan sesuai untuk melatih algoritma pengesanan titik utama satu orang.
3.PoseTrack Dataset
PoseTrack Dataset ialah set data untuk tugas penjejakan pose berbilang orang Ia mengandungi berbilang urutan tindakan, merangkumi sejumlah besar data pose berbilang orang dan menyediakan maklumat anotasi penjejakan. Kelebihan set data PoseTrack ialah ia menyediakan maklumat anotasi untuk penjejakan titik utama berbilang orang dan sesuai untuk melatih algoritma penjejakan titik utama berbilang orang.
4.Set data AIC
Set data AIC ialah set data pengecaman tindakan dan tingkah laku manusia yang dikeluarkan oleh Institut Automasi, Akademi Sains China Ia mengandungi lebih daripada 16,000 imej berkualiti tinggi, dan setiap satu imej dianotasi dengan badan manusia dan tindakan utama. Kelebihan set data AIC ialah ia menyediakan maklumat anotasi yang lebih kaya dan sesuai untuk melatih algoritma pengesanan titik utama dan pengecaman tindakan.
Set data di atas semuanya terbuka dan boleh dimuat turun dan digunakan di laman web yang berkaitan. Menggunakan set data untuk latihan dan ujian algoritma ialah asas penting untuk penyelidikan tentang algoritma pengesanan titik utama badan manusia.
2. Aplikasi
Algoritma pengesanan titik utama badan manusia mempunyai banyak aplikasi Berikut adalah beberapa aplikasi yang mewakili:
1 Anggaran postur badan
. digunakan untuk anggaran Postur, iaitu, mengenal pasti kedudukan titik utama badan manusia daripada imej atau video, dan kemudian membuat kesimpulan postur badan manusia, seperti berdiri, berjalan, berlari, dsb., boleh digunakan untuk bidang tersebut. sebagai analisis sukan dan pengurusan kesihatan.
2. Pengecaman tindakan
Algoritma pengesanan titik utama badan manusia boleh digunakan untuk pengecaman tindakan, iaitu, mengenal pasti lokasi titik utama dan jenis tindakan badan manusia daripada imej atau video, dan boleh digunakan kepada analisis tingkah laku manusia, pemantauan pintar, dsb.
3. Penjejakan postur
Algoritma pengesanan titik kunci badan manusia boleh digunakan untuk penjejakan postur, iaitu, perubahan kedudukan dan postur titik utama badan manusia dijejaki dalam masa nyata dalam video , dan boleh digunakan pada bidang seperti realiti maya dan pembangunan permainan.
4. Interaksi tubuh manusia
Algoritma pengesanan titik utama tubuh manusia juga boleh digunakan untuk interaksi tubuh manusia, iaitu dengan mengesan titik utama tubuh manusia untuk mencapai interaksi dengan tubuh manusia, seperti pengecaman gerak isyarat , pengecaman ekspresi, dsb., ia boleh digunakan pada rumah pintar , robot pintar dan bidang lain.
5 Keselamatan manusia
Algoritma pengesanan titik utama badan manusia juga boleh digunakan untuk keselamatan manusia, seperti pengesanan pejalan kaki, pengecaman muka, dsb., dan boleh digunakan dalam pemantauan keselamatan, statistik aliran orang dan bidang lain.
Aplikasi di atas hanyalah sebahagian besar daripada algoritma pengesanan titik utama badan manusia Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, bidang aplikasi algoritma pengesanan titik kunci badan manusia akan menjadi semakin meluas.
Ringkasnya, set data dan aplikasi algoritma pengesanan titik utama badan manusia ialah komponen penting dalam penyelidikan dan aplikasi algoritma pengesanan titik kunci badan manusia. Pemilihan dan penggunaan set data mempunyai kesan penting pada latihan dan ujian algoritma, dan kepelbagaian dan keluasan aplikasi juga menunjukkan potensi aplikasi besar algoritma pengesanan titik utama manusia.
Atas ialah kandungan terperinci Set data dan aplikasi pengesanan titik utama badan manusia. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Pengesanan objek adalah tugas penting dalam bidang penglihatan komputer, digunakan untuk mengenal pasti objek dalam imej atau video dan mencari lokasinya. Tugasan ini biasanya dibahagikan kepada dua kategori algoritma, satu peringkat dan dua peringkat, yang berbeza dari segi ketepatan dan keteguhan. Algoritma pengesanan sasaran satu peringkat Algoritma pengesanan sasaran satu peringkat menukarkan pengesanan sasaran kepada masalah klasifikasi Kelebihannya ialah ia pantas dan boleh menyelesaikan pengesanan hanya dalam satu langkah. Walau bagaimanapun, disebabkan terlalu memudahkan, ketepatan biasanya tidak sebaik algoritma pengesanan objek dua peringkat. Algoritma pengesanan sasaran satu peringkat biasa termasuk YOLO, SSD dan FasterR-CNN. Algoritma ini biasanya mengambil keseluruhan imej sebagai input dan menjalankan pengelas untuk mengenal pasti objek sasaran. Tidak seperti algoritma pengesanan sasaran dua peringkat tradisional, mereka tidak perlu menentukan kawasan terlebih dahulu, tetapi meramalkan secara langsung

Pemulihan foto lama ialah kaedah menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk membaiki, menambah baik dan menambah baik foto lama. Menggunakan penglihatan komputer dan algoritma pembelajaran mesin, teknologi ini secara automatik boleh mengenal pasti dan membaiki kerosakan dan kecacatan pada foto lama, menjadikannya kelihatan lebih jelas, lebih semula jadi dan lebih realistik. Prinsip teknikal pemulihan foto lama terutamanya merangkumi aspek-aspek berikut: 1. Penyahnosian dan penambahbaikan imej Apabila memulihkan foto lama, foto itu perlu dibunyikan dan dipertingkatkan terlebih dahulu. Algoritma dan penapis pemprosesan imej, seperti penapisan min, penapisan Gaussian, penapisan dua hala, dsb., boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah bunyi dan bintik warna, dengan itu meningkatkan kualiti foto. 2. Pemulihan dan pembaikan imej Dalam foto lama, mungkin terdapat beberapa kecacatan dan kerosakan, seperti calar, retak, pudar, dsb. Masalah ini boleh diselesaikan dengan algoritma pemulihan dan pembaikan imej

Pembinaan semula imej resolusi super ialah proses menjana imej resolusi tinggi daripada imej resolusi rendah menggunakan teknik pembelajaran mendalam seperti rangkaian neural convolutional (CNN) dan rangkaian adversarial generatif (GAN). Matlamat kaedah ini adalah untuk meningkatkan kualiti dan perincian imej dengan menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti pengimejan perubatan, kamera pengawasan, imej satelit, dsb. Melalui pembinaan semula imej resolusi super, kami boleh mendapatkan imej yang lebih jelas dan terperinci, membantu menganalisis dan mengenal pasti sasaran dan ciri dalam imej dengan lebih tepat. Kaedah pembinaan semula Kaedah pembinaan semula imej resolusi super secara amnya boleh dibahagikan kepada dua kategori: kaedah berasaskan interpolasi dan kaedah berasaskan pembelajaran mendalam. 1) Kaedah berasaskan interpolasi Pembinaan semula imej resolusi super berdasarkan interpolasi

Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) ialah algoritma pengekstrakan ciri yang digunakan dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer. Algoritma ini telah dicadangkan pada tahun 1999 untuk meningkatkan pengecaman objek dan prestasi pemadanan dalam sistem penglihatan komputer. Algoritma SIFT adalah teguh dan tepat dan digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pembinaan semula tiga dimensi, pengesanan sasaran, penjejakan video dan medan lain. Ia mencapai invarian skala dengan mengesan titik utama dalam ruang skala berbilang dan mengekstrak deskriptor ciri tempatan di sekitar titik utama. Langkah-langkah utama algoritma SIFT termasuk pembinaan ruang skala, pengesanan titik utama, kedudukan titik utama, penetapan arah dan penjanaan deskriptor ciri. Melalui langkah-langkah ini, algoritma SIFT boleh mengekstrak ciri yang teguh dan unik, dengan itu mencapai pemprosesan imej yang cekap.

Penjejakan objek ialah tugas penting dalam penglihatan komputer dan digunakan secara meluas dalam pemantauan trafik, robotik, pengimejan perubatan, pengesanan kenderaan automatik dan bidang lain. Ia menggunakan kaedah pembelajaran mendalam untuk meramal atau menganggarkan kedudukan objek sasaran dalam setiap bingkai berturut-turut dalam video selepas menentukan kedudukan awal objek sasaran. Penjejakan objek mempunyai pelbagai aplikasi dalam kehidupan sebenar dan sangat penting dalam bidang penglihatan komputer. Penjejakan objek biasanya melibatkan proses pengesanan objek. Berikut ialah gambaran ringkas tentang langkah-langkah pengesanan objek: 1. Pengesanan objek, di mana algoritma mengelaskan dan mengesan objek dengan mencipta kotak sempadan di sekelilingnya. 2. Berikan pengenalan unik (ID) kepada setiap objek. 3. Jejaki pergerakan objek yang dikesan dalam bingkai sambil menyimpan maklumat yang berkaitan. Jenis Sasaran Penjejakan Sasaran

Dalam bidang pembelajaran mesin dan penglihatan komputer, anotasi imej ialah proses menggunakan anotasi manusia pada set data imej. Kaedah anotasi imej boleh dibahagikan terutamanya kepada dua kategori: anotasi manual dan anotasi automatik. Anotasi manual bermaksud anotasi manusia menganotasi imej melalui operasi manual. Kaedah ini memerlukan anotasi manusia untuk mempunyai pengetahuan dan pengalaman profesional serta dapat mengenal pasti dan menganotasi objek sasaran, adegan atau ciri dalam imej dengan tepat. Kelebihan anotasi manual ialah hasil anotasi boleh dipercayai dan tepat, tetapi kelemahannya ialah ia memakan masa dan kos yang tinggi. Anotasi automatik merujuk kepada kaedah menggunakan program komputer untuk menganotasi imej secara automatik. Kaedah ini menggunakan pembelajaran mesin dan teknologi penglihatan komputer untuk mencapai anotasi automatik oleh model latihan. Kelebihan pelabelan automatik adalah kelajuan pantas dan kos rendah, tetapi kelemahannya ialah keputusan pelabelan mungkin tidak tepat.

Pembelajaran mendalam telah mencapai kejayaan besar dalam bidang penglihatan komputer, dan salah satu kemajuan penting ialah penggunaan rangkaian neural convolutional dalam (CNN) untuk klasifikasi imej. Walau bagaimanapun, CNN dalam biasanya memerlukan sejumlah besar data berlabel dan sumber pengkomputeran. Untuk mengurangkan permintaan untuk sumber pengiraan dan data berlabel, penyelidik mula mengkaji cara menggabungkan ciri cetek dan ciri mendalam untuk meningkatkan prestasi klasifikasi imej. Kaedah gabungan ini boleh mengambil kesempatan daripada kecekapan pengiraan yang tinggi bagi ciri cetek dan keupayaan perwakilan yang kuat bagi ciri mendalam. Dengan menggabungkan kedua-duanya, kos pengiraan dan keperluan pelabelan data boleh dikurangkan sambil mengekalkan ketepatan klasifikasi yang tinggi. Kaedah ini amat penting untuk senario aplikasi di mana jumlah data adalah kecil atau sumber pengkomputeran adalah terhad. Dengan kajian mendalam tentang kaedah gabungan ciri cetek dan ciri mendalam, kita boleh lebih lanjut

Embedding ialah model pembelajaran mesin yang digunakan secara meluas dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan penglihatan komputer (CV). Fungsi utamanya adalah untuk mengubah data berdimensi tinggi kepada ruang benam berdimensi rendah sambil mengekalkan ciri dan maklumat semantik data asal, dengan itu meningkatkan kecekapan dan ketepatan model. Model terbenam boleh memetakan data yang serupa dengan ruang benam yang serupa dengan mempelajari korelasi antara data, supaya model dapat memahami dan memproses data dengan lebih baik. Prinsip model terbenam adalah berdasarkan idea perwakilan yang diedarkan, yang mengodkan maklumat semantik data ke dalam ruang vektor dengan mewakili setiap titik data sebagai vektor. Kelebihan ini ialah anda boleh memanfaatkan sifat ruang vektor Sebagai contoh, jarak antara vektor boleh
