Openpose与lstm

OpenPose是一种用于人体姿势估计的开源框架，它能够从图像或视频中检测出人体的关键点，包括手、肘、膝盖等关节位置，实现了对人体姿势的准确识别和跟踪。OpenPose利用了卷积神经网络（CNN）和图像处理技术，结合了多个CNN模型，并使用Part Affinity Fields（PAFs）来连接不同身体部位，使得OpenPose在复杂的背景下具有很好的鲁棒性。

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它是为了解决传统RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题而提出的。LSTM通过引入记忆单元（Memory Cell）和三个门（Input Gate、Output Gate、Forget Gate），可以有效地控制信息的输入、输出和遗忘，从而更好地处理长序列数据。在人体姿势估计中，可以将LSTM应用于动作识别和预测，利用历史动作序列来预测未来的动作，具有很好的效果。