是基于2d的图片或者视频的算法

是的，DeepFaceAU算法是基于2D的面部图像或者视频的算法。它可以从输入的2D图像或者视频序列中提取出面部的动作单元（AU）。这些图像或视频可以是来自于摄像头捕捉的实时数据，也可以是静态的面部图像。DeepFaceAU通过对输入数据进行深度学习训练，学习到了面部表情和动作单元之间的关联，从而能够准确地提取出面部AU的信息。这种基于2D图像或者视频的面部AU提取算法在人机交互、情感分析、人脸识别等领域有广泛的应用。

相关问题

2D后处理 光照算法

2D 后处理（2D Post-Processing）是指在计算机生成图像（CGI）或游戏开发中，对最终渲染出来的2D画面进行艺术化和增强效果处理的过程。光照算法在此起着关键作用，它们模拟光线在场景中的交互，为图像添加深度、阴影、反射、折射等光影效果。

常见的光照算法包括：
1. **基本颜色光照** (Diffuse Lighting)：这是最基础的光照模型，描述物体表面如何均匀地散射光线。
2. **高光光照** (Specular Lighting)：模拟物体表面的镜面反射，如金属或玻璃的效果。
3. **环境光照** (Ambient Lighting)：来自周围环境的漫反射，提供整体照明。
4. **阴影映射** (Shadow Mapping): 记录光源下的阴影区域，使得物体能在不同位置产生阴影。
5. **全局光照** (Global Illumination, GI)：考虑了间接光照，增加了场景的真实感，但计算复杂度较高。
6. **实时GI** (Real-time GI)：采用采样等技术在实时环境中近似全局光照。

2D后处理中的光照算法通常会结合这些原理，创造出各种视觉风格，比如卡通风格、电影特效、复古像素风格等。同时，也会利用纹理贴图、混合模式、模糊等技术来进一步增强图像效果。

常见的用于视频中基于注意力机制的2D人体姿态估计算法有哪些？

常见的用于视频中基于注意力机制的2D人体姿态估计算法包括：

1. Spatial Temporal Attention Pooling Network (STAPNet)
2. Multi-Level Attention Network (MLAN)
3. Spatial Temporal Graph Convolutional Network (ST-GCN)
4. Deep Multi-Person Pose Estimation with Body-Meshes
5. Multi-Person Pose Estimation with Enhanced Channel-wise and Spatial Attention Network (ECANet)
6. Pose Flow: Efficient Online Pose Tracking
7. Graph-PCNN: Two-Stage 3D Pose Estimation with Graph Pose Refinement
8. Multi-Person Pose Estimation with Enhanced Channel-wise and Spatial Attention Network (ECANet)
9. Attentional 2D-Human Pose Estimation

以上算法均采用注意力机制，可以更好地处理视频中的复杂动作和多人姿态估计问题。