Openpose的应用思考

本文探讨了Openpose在人体姿态和面部关键点识别中的应用,特别是在虚拟直播和动作捕捉中的作用。虽然Openpose目前仅限于二维图像,但已能有效地识别人体和面部关键点。作者提到了人脸识别项目的局限性,并分享了一位学姐的研究,该研究基于Openpose对手部关键点识别并进行手语行为分析。文章旨在借鉴此类方法来标识面部的主要特征。

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Openpose的应用思考

  Openpose的出发点是基于caffe标示出人体的关键节点,主要用于人体的姿态识别,在进一步的使用方法是在人脸了手部进行关键点识别,具体的应用就是我们比较熟悉的虚拟直播的动态头像,CG之类的动作捕捉。基本的原理都是识别出关键点,利用生成的关键点json文件应用到2D平面model中,Openpose只能识别二维图像,三维的还不行,至少我不会,我的命题用不到。
 &emsp我也看了关于人脸识别的开源项目,底层的神经网络和实现原理([人脸识别帖子].),讲的还是比较通透的,可是英文读起来还是有些滞涩。

在这里插入图片描述

[openface].

[face_recognition].
在这里插入图片描述
  用于实现人脸识别这个命题,只能说,它的最终作用也就只到人脸

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