什么是视觉人体骨骼关键点检测算法？

人体骨骼关键点检测是一种计算机视觉技术，主要是通过计算机图像处理来检测人体的一些关键部位，比如说手肘、膝盖、眼睛等等。通过这些关键点的位置信息的变化，可以推断出人体的姿态和行为，比如说人站立、走路、跑步等等。这种技术可以帮助计算机更好地理解人体的姿态和动作，从而应用于很多领域，比如说运动医学、人机交互等等。

人体骨骼关键点检测的应用非常广泛，例如：

姿态估计：人体骨骼关键点检测可以用于识别人体的姿态，包括头部、手臂、腿部等部位的位置和方向，可以应用于运动员训练、医疗康复、游戏交互等领域。

动作捕捉：人体骨骼关键点检测可以用于捕捉人体的运动，例如电影制作、游戏开发等领域。

表情识别：人体骨骼关键点检测可以用于识别人体的表情，例如面部表情、身体语言等，可以应用于人机交互、心理研究等领域。

人体追踪：人体骨骼关键点检测可以用于追踪人体的位置和动作，例如监控安防、智能交通等领域。

人体骨骼关键点检测技术可以帮助计算机自动识别人体的关键点位置信息，如关节、手脚等部位，从而实现对人体姿态和行为的预测。这项技术可以应用于许多领域，如视频监控、智能安防、智慧体育等。特别是在人体动作捕捉领域，这项技术可以帮助制作人员更准确地捕捉人体的运动动作，从而制作出更逼真的动画效果。另外，该技术还可以应用于养老院的监控，实时识别老年人的行为动作，确保他们的安全。总之，人体骨骼关键点检测技术在许多领域都有着广泛的应用前景。

人体动作捕捉是指通过一定的技术手段，对人体运动状态进行捕捉和记录，并且可以将这些信息进行分析和处理，以便于应用于人体动画、人机交互、医学康复等领域。其中，基于惯性传感器和光学动作捕捉是两种常见的动作捕捉技术。不同的动作捕捉技术各有优缺点，应用于不同的场合和需求。而视觉人体动捕算法则是一种比较灵活和便捷的技术，尤其适合在不便于对人体进行标记的情况下进行动作捕捉。

基于惯性传感器的动作捕捉主要是利用惯性陀螺仪等传感器将多个传感节点绑定在人体的各个骨骼关键点上，随着人体运动，传感器会发送出位移数据，这些数据需要进行实时接收后进行预处理再融合数据融合算法，即对各个关节点的传感数据进行融合，最终完成人体的动作捕捉。这种技术需要在人体关键点进行佩戴或者绑定传感器节点，因此在某些情况下不太适用。

另一种常见的动作捕捉技术是基于光学的动作捕捉技术，也称为光学动捕。这种技术主要是利用光学摄像头对标记点的跟踪来实现标记点空间运动信息进行预测。标记点会提前佩戴到人体的各个关节点上，进而实现对人体动作进行预测实现动作捕捉。这种技术需要对人体进行佩戴或标记，也会存在一定的限制。

视觉人体动捕算法是一种基于计算机视觉技术的动作捕捉技术，不需要在人体关键点进行佩戴或者标记。通过计算机视觉算法对人体图像进行处理，提取出人体骨骼关键点的位置信息，进而实现对人体的动作捕捉。这种技术不需要对人体进行任何改变，因此更加适用于一些特殊场合下的动作捕捉，如医学领域中的康复、人机交互等领域。

视觉人体动作捕捉算法主要还是基于摄像头（非特殊要求）对人体的动作信息进行获取后通过算法对人体的关键点进行定位后完成对动作或者姿态的判断进而完成动作捕捉。该算法无需被捕捉人进行佩戴任何东西，只要这个人在摄像头范围内就可以实现实时的动作捕捉。该算法具有以下特点：

1、视觉检测技术、实现2D/3D关键点数据输出。

2、覆盖人体所有关键节点，25个关键点可广播数据，开放性数据接口。

3、多平台本地部署、离线运算、引擎独立工作。

从应用角度来说，无需耗费大量的时间去佩戴或者标记，从成本角度来说，价格相对惯性和光学动捕来说，性价比较高。采用视觉动作捕捉算法实现人体的动作行为的识别在很多领域获得广泛的应用，如智能家居、虚拟现实、智能安防、视频监控等领域。