用TensorFlow.js实现人体姿态估计模型（上）

Google Creative Lab发布了基于TensorFlow.js的PoseNet模型。

TensorFlow.js：https://js.tensorflow.org/

PoseNet：https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/posenet

Demo：https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/posenet/camera.html

先来看一看最终的实现效果：

单人姿态估计效果

多人姿态估计效果

人体姿态估计是在图像或视频中检测人物的计算机视觉技术，比如说可以确认视频中人物各个关节点的位置。这项技术并不能识别图像中的人是谁，只是简单的估计身体关键关节的位置。

这项技术的用途很广泛，例如对身体作出反应的交互式装置、增强现实、动画、健身、体育训练等。PoseNet完全开放访问，希望更多的开发人员和制造商尝试将动作检测应用到自己的项目中。虽然目前有许多姿态检测系统都是开源的，但很多都需要专门的硬件以及复杂的系统设置。PoseNet运行在Tensorflow.js上，任何拥有摄像头桌面或者手机的人都可以在浏览器中体验该技术。开发人员借助该开源模型可以实现这个技术，同时由于PoseNet是在浏览器上运行，任何关于用户行为的数据都不会被泄漏。

PoseNet入门

PoseNet可以估计单个形体或者多个形体的姿态，所以该算法有两个版本。先讲解单人姿态估计算法。

高性能的姿态跟踪分为两个阶段：

将RGB图像输入卷积神经网络；

使用单人或多人解码算法解码模型输出的动作和动作置信度，关键点位置和关键点置信度。

先回顾一些关键词的意思：

Pose——PoseNet将返回一个动作对象，其中包含关键点列表以及每个检测到的人的置信度。

PoseNet返回检测到的每个人的姿势和关键点的置信度值

姿态置信度——这确定姿态检测的总体置信度，其范围0～1，可以用来过滤不太明显的姿态。

关键点——估计形体的一部分，例如鼻子、右耳、左膝、右脚等，它包含关键点位置及其置信度。PoseNet目前检测如下图所示的17个关键点：

关键点置信度——它代表关键点位置的准确性，它的值范围在0～1，可以用来过滤不明显的关键点。

关键点位置——检测到关键点的x和y的坐标值。

第一步：导入TensorFlow.js和PoseNet库

很多工作都是抽象出模型的复杂性并将功能封装为易于使用的方法，下面来看如何设置PoseNet项目。

这库可以和npm一起安装：

使用es6模块导入：

或通过页面中的一个捆绑：

第二步：单个人物姿态估计

单个人物姿态估计算法是比较简单和快速的，理想的用例是上图中只有一个居中的人物。如果图像中有多个人，则来自两个人的关键点可能被认为是一个形体的一部分。

单姿态估计算法的输入：

输入图像——包含要检测图像的Html，例如视频或者图像标记。重要的是，图像和视频元素是方形的。

图像比例因子——介于0.2-1之间的数字，默认为0.5。在输入模型之前用来缩放图像，数字设置的越低输入图像越小，图像质量越低，模型速度越快。

水平翻转——默认为False，如果人物需要进行水平镜像，就设置为ture。

输出步长——这个数值必须是32、16或者8.默认值为16，在内部此参数影响神经网络中特征图的高度和宽度。从性能上看，它影响姿态估计的精度和速度。输出步长值越低，精度越高但速度越慢；步长值越高，速度越快精度越低。查看输出步长对性能的影响，最好是通过使用单姿态估计演示。

单姿态估计算法的输出：

包含姿势的置信度值和17个关键点数组。

每个关键点都包含位置和置信度值。所有关键点位置在输入的图像空间中都有x和y坐标值，并且可以直接映射到图像上。

单人物动作跟踪算法：

输出示例：

第三步：多个人物姿态估计算法

多人动作跟踪算法可以跟踪图像中多人的动作。和单人算法相比更复杂也更慢，它的优点是如果一张图片中出现多个人物，则多人动作跟踪算法检测到的关键点不会匹配错误的人物 。因此，即使上面的用例是跟踪单个人的动作，用多人算法也更理想。

此外，该算法另一个吸引人的特性是它的性能不受输入图像中人数的影响。无论是15人还是5人，计算用的时间都是一样的。

输入：

输入图像元素——和单人算法一样；

图像比例因子——和单人算法一样；

水平翻转——和单人算法一样；

输出步幅——和单人算法一样；

最大人物数量检测——一个整数，默认为5，表示要检测人物的最大数量；

人物姿势置信度阈值——范围是0-1，默认为0.5，该值将控制返回姿态的最低置信度值；

非极大值抑制——以像素为单位，这个值控制返回人物之间的最小距离。这个值默认为20，在大多数情况下是合适的。该值的增加或者减少是过滤不太精确的姿态的一种方式，但只是在调整姿态置信度值不够好的情况下。

输出：

包含姿态信息的数组

每个姿势包含与单人算法中描述的相同的信息

多人姿态估计算法：

输出数组：

感兴趣的小伙伴可以自己根据代码去实现相应的内容哦～文章的下一部分将讨论实现该算法的一些技术细节。

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