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谷歌发布 MediaPipe Holistic,实现移动端同时进行人脸、手部和人体关键点检测跟踪...
阅读量:561 次
发布时间:2019-03-09

本文共 1167 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

媒MPIpe Holistic:一款开源解决方案,打破多任务实时同步感知难题

随着计算机视觉技术的进步,感知与理解人类动作、表情及其周围环境的能力日益增强。谷歌近期推出的MediaPipe Holistic框架,刚性突破了多任务实时同步感知的瓶颈,为姿势、面部和手部感知提供了一个全面的解决方案。本文将深入探讨这一技术。

核心工作原理

MediaPipe Holistic的核心在于其优化的pipelines,也是其最显著的特点。这些pipelines将姿态检测、面部表情分析和手部运动追踪整合到一个协同工作的体系中,每个组件都经过精心优化,确保在移动设备上实现实时性。具体来说:

  • 姿势预测:通过每一帧进行实时姿态估计,为后续的裁剪和键点识别提供语义依据。
  • 面部和手部关键点检测:采用re-crop模型进行细致的区域裁剪,确保在复杂场景下仍能捕捉关键细节。
  • 多模型协同:通过轻量化设计和优化算法,将多任务的推理延迟降低至接近实时水平。

性能优化策略

在实现实时性方面,开发者采取了多策略相结合的方法:

  • 多级并行计算:将模型分割为多个轻量级子任务,分别在GPU和CPU上运行,充分利用硬件资源。
  • 高效前处理:对输入图像和姿势预测结果进行快速处理,为后续任务创造更多空闲时间。
  • 仿射变换优化:通过智能算法降低需求对高分辨率图像的依赖,减少计算负担。
  • 据测试结果,相比于传统方法,MediaPipe Holistic在中端设备和浏览器环境下的帧率提升了近1.5倍,满足了实时应用的需求。

    应用场景

    这款解决方案的多任务能力使其在多个领域展现出诱人的应用前景:

    • 远程控制:通过手势识别实现无需接触的用户交互,支持长距离操作,如虚拟键盘控制和面部操作。
    • 增强现实(AR):实时捕捉全身动作,为AR体验增添更多可能性。
    • 运动分析:通过完整的身体动作和表情捕捉,助力运动训练效果分析。
    • 手语识别:结合手部和面部动作识别,实现更自然的手语输入系统。

    开源特点

    MediaPipe Holistic作为MediaPipe框架的一部分,不仅保持了开源的特性,还引入了新的API:

    • 即时API:为研究人员和开发者提供Python和JavaScript端的轻量化工具,大大降低了使用门槛。
    • 跨平台支持:既能在桌面端运行,也能轻松适配移动端设备,满足多样化需求。
    • 与现有框架兼容:通过插件机制支持与其他开源框架的无缝集成,鼓励社区贡献和扩展。

    结语

    谷歌的MediaPipe Holistic不仅为计算机视觉研究提供了新的突破方向,也为实际应用开发增添了更多可能性。我们期待看到社区基于此框架开发更多创新应用,为人机交互和智能设备带来颠覆性的变革。

    Open Source Address

    https://github.com/google/mediapipe

    转载地址:http://kbcsz.baihongyu.com/

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