openpose行为识别的缺点

OpenPose是一个广泛使用的开源框架，专用于人体关键点检测和全身姿态估计。然而，它在行为识别方面也存在一些局限性和缺点：

1. **复杂性**：OpenPose的设计目标是处理全身运动，因此它的模型结构相对复杂，这可能导致计算资源需求较高，特别是在实时性能上可能不够理想。

2. **训练数据需求**：为了实现精确的行为识别，OpenPose需要大量的标注数据进行训练，特别是对于特定动作或行为，如果缺乏足够的多样性，模型可能无法很好地泛化到新的场景。

3. **精度与特定场景**：OpenPose在识别复杂动作或多人互动时可能会遇到困难，因为姿势和身体布局的变化可能导致模型的性能下降。

4. **实时性挑战**：尽管有优化版本如OpenPose Realtime，但它在处理高分辨率视频或大量关节检测时，仍然难以达到严格的实时性能，这对一些需要即时反馈的应用来说是个问题。

5. **定制和扩展**：虽然OpenPose提供了基本的功能，但要扩展到行为识别的高级阶段，比如识别特定动作组合或情绪分析，可能需要额外的工作和专业知识。