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  1. 一些RBF的相关论文

  2. 基于RBF神经网络的人体运动跟踪与姿态,一种径向基函数神经网络的参数求解方法,自构造RBF神经网络及其参数优化等六篇论文,需要者自己下载。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-09-03
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:aiaizhangli
  1. 基于混合专家模型的三维人体跟踪

  2. 本文基于混合专家模型(Bayesian Mixture of Experts, BME),采用“分而治之”的思想,建立了从图像特征空间到三维参数空间的映射,从而实现三维人体跟踪。使用背景减法从图像序列中提取人体区域,采用PCA方法对人体区域特征进行降维,应用BME算法和k-means聚类算法建立图像特征空间和状态空间之间的对应关系,从图像特征中估计出人体模型的三维姿态。实验结果表明本论文方法能够准确地从单视频序列中重建三维人体运动
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2014-05-20
    • 文件大小:296960
    • 提供者:thhnancy
  1. 智能监控中基于头肩特征的人体检测方法研究_潘锋

  2. 这是一个文献资料,用于在智能监控视频中寻找人体,并进行跟踪,通过头肩模型以解决姿态变化问题
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2015-05-18
    • 文件大小:407552
    • 提供者:maojiashun
  1. 人体动作捕捉软件设计

  2. 本文涉及的人体动作的捕捉系统的整体框架由下位机和上位机组成。下位机为分布 在全身的传感节点,实时将传感节点的数据,通过无线模块,发送给PC。上位机软件 平台运行在PC 上,PC 通过无线天线实时接收个传感节点的数据,软件平台分析并处理 这些数据,将解算出的人体姿态实时重构为计算机图形,对人体动作在虚拟的3D 场景 中实时重构。 本文基于微型惯性传感器技术,结合惯性导航原理,通过应用数据融合算法、计算 机图形学相关原理和技术以及相应的编程技术,最终设计完成了人体姿态捕捉系统软件 平台。该软件系统
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-03-27
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:mngjun
  1. Python-分享计算机视觉每天的arXiv文章

  2. 分享计算机视觉每天的arXiv文章,主要集中在目标检测,单目标跟踪,多目标跟踪,人体行为识别,人体姿态估计与跟踪,行人重识别,模型搜索等。每周周末会将本周的Archive起来
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-08-11
    • 文件大小:96256
    • 提供者:weixin_39840387
  1. CVPR2019论文

  2. 检测 28分割 36分类、识别 15跟踪 19人脸 8人体姿态估计、位姿估计 18行为/动作识别、手势识别 10时序动作检测、视频相关 18Related to Networks 34GAN、图像文本生成 21图像/视频处理、超分辨 18点云、三维重建 25VQA、视觉语言导航 10OCR、文本检测 8自动驾驶、SLAM 12人群计数 3数据集 6行人重识别、行人检测 8其他 254
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-03-04
    • 文件大小:75
    • 提供者:qq_42223751
  1. Tensorflow Lite人体姿势跟踪功能上线:实时人体姿态估计.pdf

  2. 「PoseNet」是一种视觉模型,它可以通过检测关键身体部位 的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如,该模型可以估计图像中人的手肘和/ 或膝盖位置。这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁,只会找到关键身体部位的 位置。 TensorFlow Lite 分享了一个安卓示例应用程序,该应用程序利用设备的摄像头来实时地检测和显示一个人的关键部位
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-09-02
    • 文件大小:842752
    • 提供者:zjxaut2008
  1. 基于人体传感和Android技术的运动监测系统设计与实现

  2. 为了避免运动过程中和比赛中运动姿态不正确以及运动过量对身体造成的伤害,提出了基于人体传感和Android技术的运动监测系统的设计,在运动过程中对人体运动参数和运动姿态实时监测,通过Android平台实现卡路里消耗计算和运动姿态建模评估,以避免出现运动损伤和体能透支现象。监测系统以MSP430单片机为控制核心,采用MPU6050三轴加速度传感器实时测量人体三轴加速度,利用Android平台计算加速度、速度、里程等运动参数、运动中消耗的卡路里能量,以及人体运动轨迹跟踪、定位;并通过人体运动模型识别算
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:740352
    • 提供者:weixin_38596879
  1. AlphaPose人体姿态识别

  2. AlphaPose 是一个精准的多人姿态估计系统,是首个在 COCO 数据集上可达到 70+ mAP(72.3 mAP,高于 Mask-RCNN 8.2 个百分点),在 MPII 数据集上可达到 80+ mAP(82.1 mAP)的开源系统。为了能将同一个人的所有姿态关联起来,AlphaPose 还提供了一个称为 Pose Flow 的在线姿态跟踪器,这也是首个在 PoseTrack 挑战数据集上达到 60+ mAP(66.5 mAP)和 50+ MOTA(58.3 MOTA)的开源在线姿态跟踪
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-12-07
    • 文件大小:41943040
    • 提供者:boon_228
  1. 基于顺序免疫遗传算法的关节运动跟踪

  2. 我们将人体运动跟踪公式化为高维约束优化问题。 在进化计算的框架下,提出了一种新的用于人体运动跟踪的生成方法。 主要的贡献是我们引入了免疫遗传算法(IGA)来优化人体运动的潜在空间中的姿势。 首先,我们在学习到的人体运动潜在空间中进行人体运动分析。 由于潜在空间的维数较低,并且包含人体运动的先验知识,因此它使姿势分析更加有效和准确。 然后,在搜索策略中,我们将IGA应用于姿势优化。 与遗传算法和其他进化方法相比,它的主要优势是能够利用人类运动的先验知识。 我们设计了一种基于IGA的方法,用于从静态
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38695293
  1. 基于顺序免疫遗传算法的关节运动跟踪

  2. 我们将人体运动跟踪公式化为高维约束优化问题。 在进化计算的框架下,提出了一种新的用于人体运动跟踪的生成方法。 主要的贡献是我们引入了免疫遗传算法(IGA)来优化人体运动的潜在空间中的姿势。 首先,我们在学习到的人体运动潜在空间中进行人体运动分析。 由于潜在空间的维数较低,并且包含人体运动的先验知识,因此它使姿势分析更加有效和准确。 然后,在搜索策略中,我们将IGA应用于姿势优化。 与遗传算法和其他进化方法相比,它的主要优势是能够利用人类运动的先验知识。 我们设计了一种基于IGA的方法,用于从静态
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:131072
    • 提供者:weixin_38735541
  1. 基于局部先验模型的单目视频人体运动跟踪

  2. 在基于模型的单目视频人体运动跟踪中,视频图像信息往往不足以恢复人体姿态,通常需要加入对姿态的先验约束才能得到合理的解.为了有效地刻画人体运动过程的时变动态特征,提出局部先验模型,其中包括局部动态过程和局部姿态分布密度,通过在样本空间中检索出相似姿态的集合,并利用该集合学习模型参数来比较精确地刻画人体的运动规律.实验结果表明,与全局动态模型相比,局部先验模型有效地克服了肢体自遮挡和肢体混淆等问题,取得了更好的跟踪结果.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38741531
  1. 三维深度图像在自动客流计数系统中的应用

  2. 在客流计数中,针对目前基于普通彩色相机的图像处理受光照、人体姿态、遮挡等因素影响使系统整体性能降低等问题,提出了一种基于人体头肩三维信息检测客流的新方法,即利用人体头部与肩部空间位置关系特征以及头部形状、面积等特征检测客流。以Xtion传感器为平台,通过综合分析传感器获取的包含人体表面三维特征的深度图像,识别并跟踪人体头部,统计进出的人数。实验结果表明,这种方法不仅提高了检测的精度和效率,减少了运算数据量,实现了视频流实时处理,而且解决了基于普通彩色图像中目标检测需要建立训练库等问题。系统精度达
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38527987
  1. 基于顺序免疫遗传算法的关节运动跟踪

  2. 我们将人体运动跟踪公式化为高维约束优化问题。 在进化计算的框架下,提出了一种新的用于人体运动跟踪的生成方法。 主要的贡献是我们引入了免疫遗传算法(IGA)来优化人体运动的潜在空间中的姿势。 首先,我们在学习到的人体运动潜在空间中进行人体运动分析。 由于潜在空间的维数较低,并且包含人体运动的先验知识,因此它使姿势分析更加有效和准确。 然后,在搜索策略中,我们将IGA应用于姿势优化。 与遗传算法和其他进化方法相比,它的主要优势是能够利用人类运动的先验知识。 我们设计了一种基于IGA的方法来从静态图像
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38522529