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Detection of 3D Human Posture Based on Improved mediapipe

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Journal of Computer and Communications 2023年第2期11卷 102-121页

作者： Yiqiao Lin Xueyan Jiao Lei Zhao School of Computer Science and Technology Shandong University of Technology Zibo China

Based on the continuous development of motion capture technology for ordinary video images, unmarked optical motion capture has become the fastest human posture recognition technology. Compared with other technical products, Google’s 3D human body recognition framework—mediapipe is the most mature representative in this field. However, mediapipe also has many defects in the detection of 3D human posture. In this paper, firstly, to solve the problem of inaccurate detection of human posture by mediapipe, the accuracy of 2D human posture detection is improved through the speed threshold correction method for each joint;According to the problem that the monocular camera can not detect the depth Z value in the human posture data accurately, the Z value of the joint point is corrected for the human tilt angle through statistics;Then, according to the inaccurate recognition of Z value caused by large body posture, the accurate correction of Z value of human posture under different body posture is realized by normalizing the simulation proportion of each body limb;Finally, in order to solve the problem of jitter, lag problem and periodic noise in multiple frames caused by the speed change of human joints, one euro filtering and mean filtering of joint data are carried out. This paper verifies that the accuracy of 3D human posture detection based on the improved mediapipe is more than 90% through the multi-pose recognition test for people of different heights, weights, ages and gender.

关键词： mediapipe Inaccurate Recognition of Z Value Speed Threshold Method Statistical Method Limb Simulation One Euro Filtering Mean Filtering

Design of Fitness Movement Detection and Counting System Based on mediapipe

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国际计算机前沿大会会议论文集 2023年第2期 77-92页

作者： Yinan Chen Xia Liu Sanya Aviation and Tourism College Sanya 572000HainanChina

With the rapid advancements in artiﬁcial intelligence and computer vision technology,theﬁeld of visual-based human pose detection has emerged as a highly sought-after research area in recent *** identiﬁcation of human poses has practical applications in diverse domains,ranging from motion-sensing games for human-computer interaction to activity prediction and medical *** present study is focused on the utilization of human pose detection forﬁtness movement *** ultimate aim of the system design is to accurately detect the skeletal key points of each body part in the image and subsequently con-nect them to form a human pose skeleton,which serves as a vital representation of the characteristics of human motion,particularly in the context of video data,where multiple human poses can be linked to form a certain movement *** judging the trajectory and angle changes,the system can determine whether people’sﬁtness movements are correct and help them improve theirﬁtness ***,an increasing number of researchers are investing time and effort in thisﬁ*** common approach for human pose detection is OpenPose,but this model has a large and complex structure and low detection ***,thisﬁtness movement detection and counting system uses a lightweight mediapipe model and improves it to enhance the algorithm’s accuracy and recognition *** speciﬁc work in this paper includes three main points:(1)a suitable network structure to detect human skeletal points;(2)the appropriate skeletal structure forﬁtness movements through experiments to obtain accurate results;and(3)a Qt interface for human-computer interaction.

关键词： Human Pose Detection Fitness Movement Counting mediapipe Skeletal Nodes

基于mediapipe的幻影成像装置自然手势交互系统设计

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国外电子测量技术 2023年第3期42卷 116-122页

作者：孟杰杨鹏程杨朝李小成西安工程大学机电工程学院西安710048

针对博物馆中幻影成像虚拟展示装置的交互需求,设计了一种自然手势的计算机视觉交互系统。利用单目相机对自然手势进行动作采集,针对不同身高人群手部活动范围,计算了单目相机最优捕获位置,实现了140~190 cm人群高度的手势识别。采用Med... 详细信息

针对博物馆中幻影成像虚拟展示装置的交互需求,设计了一种自然手势的计算机视觉交互系统。利用单目相机对自然手势进行动作采集,针对不同身高人群手部活动范围,计算了单目相机最优捕获位置,实现了140~190 cm人群高度的手势识别。采用mediapipe机器学习框架对捕获的手势图像实时遍历,获得单帧手掌的标定位置。结合21个特征关节点的手掌模型,使用非极大值抑制算法对自遮挡的手掌进行识别,根据欧氏空间距离判别阈值和单个手指曲率对指间动作做出分类,定义幻影成像常用5种交互动作,通过坐标关系建立了指尖和模型特征点之间的实时映射。实验结果表明,所设计的交互系统,系统识别准确率达到98%,满足幻影成像系统中手势控制虚拟模型的要求。

关键词：幻影成像人机交互手势识别 mediapipe 非极大值抑制算法

基于mediapipe和DFCNN技术的游泳混合教学应用与实现

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基于MediaPipe和DFCNN技术的游泳混合教学应用与实现

作者：张特犀武汉体育学院

学位级别：硕士

随着数字化时代的到来,教育领域正经历着前所未有的变革,数字化教育成为教育改革的重要方向。本研究的结合Media Pipe和DFCNN技术开发一个辅助游泳混合教学的应用程序。该程序通过人体姿态识别和语音识别技术,使得教学内容的呈现更为直... 详细信息

随着数字化时代的到来,教育领域正经历着前所未有的变革,数字化教育成为教育改革的重要方向。本研究的结合Media Pipe和DFCNN技术开发一个辅助游泳混合教学的应用程序。该程序通过人体姿态识别和语音识别技术,使得教学内容的呈现更为直观和生动,帮助学生更好地理解和掌握游泳技巧。本研究使用姿态识别技术对视频图像进行修饰,将语音识别内容以文字形式呈现,该技术实现了教师教学表达与动作演示的有效结合。本文在游泳教学中将基于Media Pipe和DFCNN技术的混合教学模式与传统教学进行了对比实验,对混合教学感受和教学效果进行实验评估,实验结果表面,本研究设计的游泳混合教学在以下方面显示出优势:(1)教学效果提升:通过姿态识别技术和语音识别技术,学生能够更清晰的把握教学重难点,能够实时获得动作纠正反馈,从而更快地纠正错误动作。(2)增强记忆与理解:学生对于学习的动作认知更清晰、记忆更深刻,在需要身体多部位参与的动作学习及后续的游泳学习中表现更好。本研究设计的混合教学模式在游泳教学中有显著效果的同时,也认识到当前研究的局限性,如教学环境局限、游泳教学存在特殊性、设备依赖度高等。提出了未来研究的方:扩大研究对象范围、应用雨更多运动项目以及探索更加有效的混合教学方式等。随着技术的发展,混合教学模式将进一步优化,推动体育教育的信息化和智能化发展,为实现高质量的体育教育提供有力支持。

关键词： mediapipe DFCNN 游泳教学混合教学体育教育智慧教育教学效果

基于mediapipe框架的人体动作识别模型在Y Balance Test中的应用研究

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基于MediaPipe框架的人体动作识别模型在Y Balance Test中的应用...

作者：孔德智成都体育学院

学位级别：硕士

在计算机视觉技术快速发展的背景下,本论文旨在研究人体姿态识别技术算法在运动康复测试领域中的应用可行性,目的通过人体姿态关键点的识别与处理来实现Y Balance Test的全流程自动化检测与评分,以此来降低传统人工形式YBT学习与使用的... 详细信息

在计算机视觉技术快速发展的背景下,本论文旨在研究人体姿态识别技术算法在运动康复测试领域中的应用可行性,目的通过人体姿态关键点的识别与处理来实现Y Balance Test的全流程自动化检测与评分,以此来降低传统人工形式YBT学习与使用的门槛,扩展其使用场景,为康复治疗技术的推广应用提供新的思路。本论文首先采用了 mediapipe框架下的BlazePose人体姿态关键点检测算法,预测出了普通三维人体坐标值作为原始输入数据,通过特征工程和分类算法的设计,实现了对YBT测试动作的识别分类与计数功能。在该动作识别模型的基础上,本研究通过对BlazePose算法识别得到的另一组基于真实世界的三维人体关键点坐标数据进行优化处理,实现对YBT测试过程中各个动作方向受试者最大伸出距离和受试者下肢长度的直接获取,从而计算得到前侧左右差值、后外侧左右差值、后内侧左右差值和YBT综合分数共4个YBT测试评价指标。在YBT自动评分算法的实现过程中,通过对训练集数据剔除率的分析,发现BlazePose算法在缺乏上下文信息的情况下对静态图片中人体关键点进行预测的能力具有一定波动,在某些人体关键肢体部位遮挡严重的情况下,BlazePose识别的准确率较低。但训练后的YBT动作识别模型在本研究中测试集数据上表现较好,总体识别准确率为96.7%。对于最终实现的YBT自动评分算法,本论文对传统人工YBT测试结果与YBT自动评分算法结果使用组内相关系数的方法进行了一致性分析,前侧差值、后侧外侧差值、后内侧差值和YBT综合分数这四个结果指标所对应的ICC值分别为-0.009、-0.279、0.124和0.040。一致性分析表明现阶段BlazePose所预测出的基于真实世界的三维人体关键点数据精度不能满足YBT测试的直接需要,基于该识别模型的YBT自动评分算法暂时不能代替传统人工的YBT测试。综上所述,本研究通过对mediapipe框架下BlazePose算法的应用,实现了对YBT测试动作的分类计数以及测试过程中各个动作方向受试者最大伸出距离和受试者下肢长度的直接获取。最后经一致性分析验证表明,目前实现的YBT自动评分算法结果欠佳,需要进一步优化和改进。但YBT动作识别模型对于YBT测试动作识别准确率较高,可以由此进一步开发相关训练指导产品。

关键词：机器学习 mediapipe 人体姿态检测 Y Balance Test

基于mediapipe单人运动姿态评测系统的研究与开发

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基于Mediapipe单人运动姿态评测系统的研究与开发

作者：曹晓瑜湖北师范大学

学位级别：硕士

为了促进全民运动智能化,同时降低运动所需要花费的空间、时间和经济成本,预防运动姿势错误造成运动效果不好和出现肌肉损伤,设计并实现了单人运动姿态评测系统。系统主要采用计算机视觉技术来实时识别一个人的姿势和手势,并做出简单的... 详细信息

为了促进全民运动智能化,同时降低运动所需要花费的空间、时间和经济成本,预防运动姿势错误造成运动效果不好和出现肌肉损伤,设计并实现了单人运动姿态评测系统。系统主要采用计算机视觉技术来实时识别一个人的姿势和手势,并做出简单的效果评测。整个系统是基于mediapipe框架以及改进的SVM分类算法实现运动检测、运动计数、运动分析等功能。系统使用mediapipe这一对移动设备友好的框架,框架分为人体(Blaze-Pose)的姿势识别两部分,它们是系统实现的基础,主要用于对人体的姿态检测和对应关键点信息的提取,SVM分类算法主要被用于将系统新获取的关键点数据信息与系统预置的标准动作关键点数据信息进行比对、进行动作分类,判断动作是否达标。其中动作准确度的判定还加入了角度阈值配合SVM分类算法一起对动作进行是否标准的判定。与现有的运动应用相比,系统具有一些优势,包括了实时运动检测和计数,以及间隔的屏幕外非接触手势控制。系统可以用于加强无氧健身训练,包括动作标准程度、动作合理运动安排、动作注意事项等,这些都是运动监测的几个重要方面。论文主要分析了计算机视觉技术在人体姿态识别方面的国内外研究发展现状,包括非机器学习方法和机器学习方法,并且按模型提出时间顺序进行了简单介绍。接着对Medidapipe框架进行了简单介绍,描述了Blaze-Pose和Blaze-Hands两个分支框架的关键点分类以及解决方案的工作流程,包括轻量化的检测方法以及对视频流图像帧目标定位的新方法。还介绍了基础的SVM分类算法的基本原理和思路以及对增加的角度阈值方法以手臂动作为例进行了算法介绍,并且对对比试验的KNN、VGG16两种分类模型的检测原理和思路也进行了简单介绍。同时也对目前深度学习中所常被用到的人体姿态数据集FLIC,LSP,MPII和MSCOCO、JHMDB进行了介绍。接着对本系统所提出的人体姿态和预测动作类型的体系结构进行了详细介绍,并对分类算法在自己准备的数据集上进行了动作分类准确率的对比,并对实验结果进行了分析。最后详细展示了本系统的实现过程并总结了工作内容,及后期针对人体姿态识别模型进一步改进的思路。本系统的提出与实现将深度学习模型应用到实际生活的健身运动中,脱离人的主观指导,节省人力、空间资源、经济消耗,并且能够提供较好的动作监督与指导功能,减少在独自运动时因动作不标准出现的肌肉拉伤、关节损伤、运动效果不好等风险问题。

关键词：人体姿态识别 mediapipe Blaze-pose SVM 运动评测

基于mediapipe的手势识别用于挖掘机遥操作控制

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土木建筑工程信息技术 2022年第4期14卷 9-16页

作者：王如斌窦全礼张淇周诚华中科技大学土木与水利工程学院武汉430074 潍柴动力股份有限公司潍坊261061

挖掘机有十分广泛的应用场景,但在某些危险工况下,对其采用遥操作是更好的选择。同时,近年来随着机器视觉和深度学习的发展,涌现出一系列手势识别的算法和框架。为了探究基于mediapipe的手势识别算法在挖掘机遥操作中的应用,本文将手部... 详细信息

挖掘机有十分广泛的应用场景,但在某些危险工况下,对其采用遥操作是更好的选择。同时,近年来随着机器视觉和深度学习的发展,涌现出一系列手势识别的算法和框架。为了探究基于mediapipe的手势识别算法在挖掘机遥操作中的应用,本文将手部不同手势与挖掘机的不同动作相对应,提出一种利用手势实现挖掘机遥操作的新型控制方式。在实验室环境下,对实验用挖掘机器人进行运动学分析,采用mediapipe对15种手势类型进行实时静态识别,生成指令并利用Arduino单片机实现对挖掘机的控制。结果显示,该系统具有良好的性能,可以用于挖掘机的遥操作控制,为挖掘机的远程控制提供了一种新型的人机交互形式。

关键词：手势识别 mediapipe 挖掘机单片机遥操作

基于OpenCV+mediapipe实现运动姿态AI检测在体育训练中的应用

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无线互联科技 2023年第18期20卷 100-104页

作者：谢鹏宁夏工商职业技术学院宁夏银川750021

文章基于OpenCV在计算机视觉和mediapipe在机器学习中人体姿态估计中的应用,开发了体育运动AI训练系统V1.0,实现自定义示范动作,用以达到辅助体育训练的目的;实现方法为,通过采集mediapipe检测追踪和捕获在人体运动时姿态各个关节角度数... 详细信息

文章基于OpenCV在计算机视觉和mediapipe在机器学习中人体姿态估计中的应用,开发了体育运动AI训练系统V1.0,实现自定义示范动作,用以达到辅助体育训练的目的;实现方法为,通过采集mediapipe检测追踪和捕获在人体运动时姿态各个关节角度数据,作为示范动作的数据集,将训练者动作数据集与示范动作数据集对比,判断动作是否标准;系统经运动员测试使用,动作识别率较高,训练效果良好;运动姿态AI检测在体育训练方面应用有效可行。

关键词： OpenCV mediapipe 人体姿态估计体育训练

基于OpenCV与mediapipe的面部动作控制鼠标操作技术

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计算技术与自动化 2024年第2期43卷 177-181页

作者：王骏祥马健为宋笛秋朱思哲南开大学软件学院天津300457

为丰富人机交互模式,基于OpenCV和mediapipe在面部识别中的应用,在个人电脑上实现通过面部动作进行常用的鼠标控制。具体的方法是通过捕捉摄像头传入视频帧中用户脸部的关键点,并根据关键点的位置变化来执行对应鼠标操作。实际测试结果... 详细信息

为丰富人机交互模式,基于OpenCV和mediapipe在面部识别中的应用,在个人电脑上实现通过面部动作进行常用的鼠标控制。具体的方法是通过捕捉摄像头传入视频帧中用户脸部的关键点,并根据关键点的位置变化来执行对应鼠标操作。实际测试结果表明:该程序仅通过简单的面部动作就可以较好地实现诸如移动光标、单击鼠标左右键以及拖动滚动条等常用鼠标操作,且识别准确率高,是一种针对特殊用户和特定环境条件下替代鼠标操作的低成本实用技术。

关键词： mediapipe OpenCV 面部识别鼠标操作