Human Image Gender Classifier：基于全身图像的性别分类器

Human Image Gender Classifier：基于全身图像的性别分类器

homogenus Human Image Gender Classifier for Expressive Body Capture 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/homogenus

项目介绍

Human Image Gender Classifier（简称Homogenus）是一个基于全身图像的性别分类器，用于从单张图像中识别和分类人体的性别。该项目是论文《Expressive Body Capture: 3D Hands, Face, and Body from a Single Image》中的一部分，旨在解决传统方法仅依赖面部图像进行性别分类的局限性。Homogenus通过分析全身图像及其对应的2D关键点，能够更准确地判断性别，尤其适用于面部不清晰或不可见的情况。

项目技术分析

Homogenus的核心技术基于深度学习，特别是使用TensorFlow 1.13.1进行模型训练和推理。项目依赖于OpenPose检测到的2D关键点，结合全身图像信息，训练出一个能够区分男性和女性性别的分类器。此外，Homogenus还考虑到了性别的非二元性，提供了男性、女性和中性三种3D身体模型，根据分类器的置信度选择合适的模型。

项目及技术应用场景

Homogenus的应用场景非常广泛，特别是在需要从全身图像中提取性别信息的领域。例如：

• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在虚拟环境中生成逼真的人物模型时，性别分类是不可或缺的一步。
• 人体姿态估计：在分析和重建人体姿态时，性别信息有助于选择更合适的3D模型。
• 安全监控：在公共场所的监控系统中，性别分类可以帮助更准确地识别和跟踪目标。
• 体育分析：在体育赛事的分析中，性别分类有助于区分不同性别的运动员，进行更精细的数据分析。

项目特点

• 高精度性别分类：Homogenus通过结合全身图像和2D关键点信息，实现了比传统方法更高的性别分类精度。
• 非二元性别支持：项目考虑到了性别的多样性，提供了中性模型，确保在分类器不确定时也能生成合适的3D模型。
• 易于集成：Homogenus提供了简单的安装和使用指南，可以轻松集成到现有的图像处理和分析系统中。
• 开源与免费：项目代码开源，适用于非商业和科研用途，为学术界和开发者提供了极大的便利。

结语

Homogenus不仅解决了传统性别分类方法的局限性，还为多个领域的应用提供了强大的技术支持。无论你是研究者、开发者还是对计算机视觉感兴趣的爱好者，Homogenus都值得一试。快来体验这个强大的性别分类器，开启你的创新之旅吧！

---

参考文献

@inproceedings{SMPL-X:2019,
  title = {Expressive Body Capture: 3D Hands, Face, and Body from a Single Image},
  author = {Pavlakos, Georgios and Choutas, Vasileios and Ghorbani, Nima and Bolkart, Timo and Osman, Ahmed A. A. and Tzionas, Dimitrios and Black, Michael J.},
  booktitle = {Proceedings IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year = {2019}
}

联系我们

如有任何问题，请联系 smplx@tuebingen.mpg.de。

商业许可

如需商业许可，请联系 ps-licensing@tue.mpg.de。

homogenus Human Image Gender Classifier for Expressive Body Capture 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/homogenus