智能人体姿态识别技术

人体姿态是指人体在空间中的姿态，包括人的动作站立和坐姿等人体姿态信息的识别可以帮助计算机更好地理解人类行为和交互人脸识别技术依赖于人脸特征提取和模式识别，而人体姿态识别可以提供更广泛的信息帮助识别人的身份目前，人脸识别技术已经可以结合身体运动信息进行身份验证人体姿态信息包括身体角度。

人体行为识别前已有的方法主要分为三大类基于模板的方法，基于概率统计的方法和基于语义的方法模板匹配是一种较早用在人体运动识别上的方法，将运动图像序列转化为一个或一组静态的模板，通过将待识别样本的模板与已知的模板进行匹配获得识别结果在行为识别中，基于模板匹配的算法可以分为帧对帧匹配。

其中，传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和掩膜RCNN模型，这两种方法都是自顶向下的检测方法Openpose作为姿态识别的经典项目，是自底向上的检测方法，主要应用于行为监测姿态修正和动作分类，在智能家居自动驾驶智能监控等领域具有重要的研究意义和应用价值在多人目标的手势识别方面，历史上常用的方。