基于关键点序列的人体动作识别

资 源 简 介

基于关键点序列的人体动作识别

详 情 说 明

基于关键点序列的人体动作识别是计算机视觉领域的重要研究方向。这种方法通过分析人体姿态关键点在时间上的变化模式，来识别和理解人类的动作行为。

核心原理是通过深度学习模型处理从视频或图像序列中提取的人体关键点数据。这些关键点通常包括人体的主要关节位置，如肘部、膝盖、肩膀等，由姿态估计算法自动检测得到。

关键技术挑战在于如何有效建模关键点之间的时空关系。时间维度上需要考虑动作的连续性，空间维度上则要处理人体各部位的协调运动。常见解决方案包括使用循环神经网络处理时间序列，或采用时空图卷积网络捕捉关节间的拓扑关系。

这种方法的优势在于对光照变化、背景干扰等具有较好的鲁棒性，因为其直接处理抽象的关键点坐标而非原始像素。应用场景包括智能监控、运动分析、人机交互等领域，为理解人类行为提供了有效技术手段。