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　　“跨圈层、跨文化、跨次元联动的‘造星’，都是年轻人们喜闻乐见的表达方式，大家本来就喜欢在社交媒体上互动，喜欢谈论偶像八卦，所以这些做法很容易被他们接受——他们认识了K/DA，就有可能成为《英雄联盟》的新用户。

　　首先，MediaPipeHolistic使用BlazePose的姿态检测器和关键点模型来估计人体姿态。然后，利用推导出的姿态关键点，推导出每只手(2x)和人脸的三个感兴趣区域(ROI)，并采用重新裁剪模型提高ROI。

　　然后，该管道将全分辨率输入帧到这些ROI中，并应用特定于任务的面部和手部模型来估计它们相应的关键点。

　　最后，将所有关键点与姿态模型的关键点合并，得到完整的540多个关键点。

　　为了简化ROI的识别，使用了一种类似于单独使用面部和手部管道的跟踪方法。这种方法假设对象在帧之间没有显著的移动，使用前一帧的估计作为当前帧中对象区域的指导。然而，在快速移动过程中，跟踪器可能会丢失目标，这就要求探测器在图像中重新定位目标。

　　MediaPipeHolistic使用姿态预测(在每一帧上)作为额外的ROI，以减少快速移动时管道的响应时间。这也使得模型能够通过防止左手和右手之间的混淆，或者防止一个人的身体部位与另一个人的身体部位之间的混淆，从而保持身体及其部位的语义一致性。

　　此外，对姿态模型的输入框架的分辨率很低，因此得到的面部和手部的ROI仍然不够精确，无法指导这些区域的重新裁剪，这就需要精确的输入裁剪才能保持轻量级。

　　为了缩小这个精度差距，研究人员使用了轻量级的脸和手重新裁剪模型，它们扮演了spatialtransformers的角色，成本仅为相应模型推理时间的10%。

　　性能

　　MediaPipeHolistic要求每帧最多在8个模型之间协调：1个姿态检测器，1个姿态标志模型，3个重裁剪模型和3个手部和脸部关键点模型。

　　在构建这个解决方案时，谷歌的研究人员不仅优化了机器学习模型，还优化了预处理和后处理算法(如仿射变换)，由于流水线的复杂性，这些算法在大多数设备上都需要大量时间。

　　在这种情况下，将所有的预处理计算移动到GPU上，整个管道的速度是原来的1.5倍。因此，即使在中间层设备和浏览器中，MediaPipeHolistic也能以接近实时的性能运行。

　　MediaPipeHolistic的540多个关键点，旨在实现对身体语言、手势和面部表情的整体、同步感知。它的混合方法使远程手势界面，以及全身增强现实，体育分析，和手语识别。

　　为了演示MediaPipe的整体性能和质量，谷歌构建了一个简单的远程控制界面，它可以在浏览器本地运行，并支持引人注目的用户交互，不需要鼠标或键盘。

　　用户可以操作屏幕上的对象，坐在沙发上时在虚拟键盘上打字，指向或触摸特定的脸部区域(例如，静音或关闭摄像头)。在下面，它依靠精确的手势检测，然后将手势识别映射到固定在用户肩膀上的“轨迹板”空间，从而实现4米以内的远程控制。

　　结论

责任编辑：便民服务

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