openpose得到姿态信息后应该用什么方法分类？

Question

我目前在自学openpose内容，通过GitHub上得到了能够简易部署的轻量化openpose项目，如果我想对此进行二次开发，实现对于视频或摄像头内容中人物动作的识别，有哪些较为高效的方法可以采用？能不能麻烦回答一下大概实现的步骤，万分感谢🙏🏻

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要将OpenPose得到的姿态信息用于人物动作识别，你可以采用深度学习的方法，特别是利用预训练的模型进行迁移学习。这里是一个大致的步骤来指导你实现这个目标：

1. 数据准备：

   • 使用OpenPose获取姿态关键点数据：首先，你需要对一些包含不同动作的视频或图像序列运行OpenPose，它会输出每个人物的关键点坐标（如 shoulders, elbows, wrists, hips, knees, ankles 等）。这些关键点数据将会作为你的输入特征。
   • 数据标注：为每个视频帧或图像打上相应的动作标签，例如“跑步”，“跳跃”，“挥手”等。

2. 特征提取：

   • 将姿态关键点转换成适合模型输入的形式。一种常见的做法是计算关节之间的距离、角度或者创建一个骨架序列，然后将其归一化。这可以通过Python的NumPy库来完成。
   • 另外一种方法是使用OpenPose提供的热力图（heatmap）作为输入，但这样可能会增加计算复杂度。

3. 模型选择与训练：

   • 选择合适的模型：可以考虑使用预训练的3D卷积神经网络（如C3D、I3D），或者使用循环神经网络（LSTM）处理时间序列数据。如果你的数据集较小，可能需要使用更小的模型或者进行迁移学习。
   • 迁移学习：可以使用预训练的模型，比如将预训练的3D CNN模型（如ResNet-3D或I3D）的最后一层替换为新的全连接层，以适应你的特定动作类别。
   • 训练模型：使用标注好的数据集对模型进行训练。你可以使用Keras或PyTorch这样的深度学习框架。确保使用适当的损失函数（如交叉熵）和优化器（如Adam）。

4. 测试与评估：

   • 在验证集上测试模型性能，调整模型参数以获得更好的结果。
   • 对新数据进行预测，并使用精度、召回率、F1分数等指标评估模型。

下面是一个简单的示例，展示如何使用OpenPose的姿势数据和Keras构建一个简单的LSTM模型：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, TimeDistributed
from keras.optimizers import Adam
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你已经有了姿态关键点数据，存储在一个名为keypoints的numpy数组中，
# 其形状为 (num_samples, num_frames, num_joints, 2)
# num_samples 是样本数量，num_frames 是每段序列的帧数，num_joints 是关键点数量，2 表示x,y坐标

def keypoints_to_sequence(keypoints):
    # 将关键点数据转换为序列格式
    sequences = []
    for sample in keypoints:
        sequence = []
        for frame in sample:
            sequence.append(frame.reshape(-1))  # 归一化并展平关节坐标
        sequences.append(sequence)
    return np.array(sequences)

# 转换数据
sequences = keypoints_to_sequence(keypoints)
labels = ...  # 假设你有对应的标签数据，需要根据你的实际情况填充

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(sequences, labels, test_size=0.2)

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, input_shape=(None, num_joints * 2), return_sequences=True))
model.add(TimeDistributed(Dense(num_classes)))  # num_classes 是你的动作类别数
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Test loss:", loss)
print("Test accuracy:", accuracy)

请注意，上述代码只是一个基本示例，实际应用中可能需要进一步优化，包括但不限于数据增强、模型结构调整、早期停止、学习率调度等。此外，为了更好地理解OpenPose和动作识别，建议查阅相关文献和教程，以便深入了解算法原理和最佳实践。