图像算法

通过录制的人体动作视频与标准动作视频进行比对并生成测评结果的系统，需要结合计算机视觉、动作识别、时序分析和相似性度量等技术。以下是实现此类系统的模型选择与技术方案建议，综合了多篇相关研究与应用场景的成果：---###一、核心模型与技术模块####1.**人体姿态估计与特征提取**-**模型选择**：-**Sapiens（Meta）**：支持2D姿态估计、身体部位分割和深度估计，采用视觉变换器（ViT）架构，能高精度提取人体关键点（如关节位置），适合复杂场景下的动作解析。-**OpenPose/*Skeleton**：传统但高效的骨架提取工具，适用于实时动作捕捉，提供预训练模型和骨骼数据支持。-**功能**：从视频中提取人体关键点的时空坐标，形成动作序列的骨架数据。####2.**动作时序建模与识别**-**模型选择**：-***Action2/PYSKL**：基于PyTorch的视频理解工具箱，支持动作识别与时序定位，适用于从骨架数据习动作模式。-**DEAR（深度证据动作识别）**：结合对比学习和模型校准，提升开放场景下的动作识别鲁棒性，适合处理未知动作类型的泛化问题。-**功能**：对动作序列进行编码，提取时序特征（如动作速度、幅度），并与标准动作的时序模式进行比对。####3.**动作相似性度量与比对**-**算法选择**：-**动态时间规整（DTW）**：解决动作节奏不一致的问题，对齐两段动作的时间轴后计算相似性。-**余弦相似度/欧氏距离**：基于关键点坐标或特征向量的数值差异，量化动作的空间一致性。-**SurMo的运动建模**：通过表面流形场建模运动连续性，捕捉动态细节（如衣服褶皱、阴影变化），提升复杂动作的比对精度。####4.**测评结果生成**-**指标设计**：-**关节角度误差**：计算各关节在关键帧的角度差异。-**动作完成度评分**：结合时序匹配度（如DTW路径长度）与空间一致性（如关键点偏移量）。-**可视化反馈**：生成热力图或叠加动画，高亮显示动作偏差区域（如手臂抬升等）
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！