基于Mediapipe的轻量级人体姿态识别方法研究

传统的机器视觉人体姿态识别方法通常依赖于复杂的卷积神经网络（CNN）模型，这些模型需要大量的计算资源和存储空间，难以部署到移动设备或嵌入式系统中。为了解决这一问题，本研究探索了一种基于谷歌开源项目Mediapipe的轻量级人体姿态识别方法。

与传统的CNN模型相比，Mediapipe的姿态估计模型采用了一种称为'图卷积神经网络'的技术。该技术具有对图形数据进行卷积操作的能力，可以更好地处理关键点之间的关系和变化。这种技术不仅考虑了时间维度上的变化，还考虑了空间维度上的变化，使得模型对于姿势估计有着更好的准确性和稳定性。

本研究将详细介绍Mediapipe姿态估计模型的原理和实现方法，并通过实验验证其在不同场景下的性能表现。实验结果表明，Mediapipe能够在保证较高识别精度的同时，显著降低计算复杂度和内存占用，为大规模部署人体姿态识别应用提供了可行的解决方案。