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  1. Real-Time Human Pose Recognition in Parts from Single Depth Images

  2. Real-Time Human Pose Recognition in Parts from Single Depth Images全文翻译版本

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-01-03
    • 文件大小：803840
    • 提供者：zhangshuo0113

  1. 视频中的人体动作行为识别_硕士论文PPT

  2. 优点： 即使在摄像机运动的情况下也能检测出独立的运动目标。 缺点： 由于噪声、多光源、阴影和遮挡等原因，计算出的光流场分布并不十分可靠和准确。 多数光流法计算复杂、耗时，在实际的系统中没有特殊的硬件支持时，很难实现实时检测。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-02-25
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：mtk2008

  1. Realsense sr300 示例

  2. realsense sr300 实例 实例翻译版本，系统可以准确将人体从环境中识别并分离背景，允许在照相机的0.2–1.5米范围内跟踪人手上的22个关键点的位置方向并支持常用手势识别（15种）。允许在照相机的0.2–1.5米范围内跟踪人脸上的76个关键点的位置，并进行实时的情感分析（6种）、面部表情分析（8种）、头部动作分析、眼球动作分析。允许在照相机的0.5–2.0米范围内对人体进行识别跟踪，并可实时分析移除环境背景，进行环境背景替换。（以上各项精确的均高于95%）。

  3. 所属分类：VR

    • 发布日期：2019-04-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_37940481

  1. 基于人体加速度特征的实时跌倒识别算法_李娜.pdf

  2. 实时跌倒检测能为老年人和特别护理人员提供及时的帮助． 根据人体的运动学特征，提出一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒行为的实时检测算法． 该算法通过提取运动时的超重强度、持续失重时间、倾斜角度、静止时间为特征值，在 Android智能手机上使用决策树进行实时处理． 该算法对传感器的放置方位无要求，选取日常动作和与跌倒加速度特征相似的动作进行测试，该算法的平均响应时间小于 6 秒，平均准确率达到 92% ，证明了该算法的有效性．

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-05
    • 文件大小：643072
    • 提供者：woyaoqt4

  1. 基于手机加速度传感器的人体行为识别_衡霞.pdf

  2. 近年来随着信息科学和传感器技术的进步，基 于传感器的行为识别获得了极大的发展，其中基于 可穿戴传感器的人体行为识别具 有 极 其 广 泛 的 应 用前景。例如在智能家居、老人或病人监护等领域 使用可穿戴式传感器可以实时获 得 用 户 的 行 为 数 据，从而快速准确的判断出当前用户的活动情况。 文［１］中使用在右脚踝和左大腿固定两个加速 度传感器 采 集 数 据 来 研 究 人 体 行 为 识 别 方 法；文 ［２］提出一种在人体不同位置固定多个加速度传感 器来进行老年人跌倒检

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：809984
    • 提供者：songzailu6482

  1. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课-数字图像处理-考试要点答案整理

  2. 中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试要点答案整理。此文档受众：中南大学！计算机学院！梁毅雄老师授课学生！数字图像处理！中南大学计算机学院梁毅雄老师授课考试重点整理 2019.07.03 Canny边绿检测算法 基本原理 图象边缘检测必须满足两个条件:一能有效地抑制噪声;二必须尽量精确确 定边缘的位置。 从数学上表达了三个准则[信噪比准则(低错误率)、定位精度准则、单边缘 响应准则」,并寻找表达式的最佳解 属于先平滑后求导的方法 步骤 1)使用高欺滤波器,以平滑图像,滤除噪声。 2)计算图像中每个

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：sinat_31857633

  1. 使用Kinect深度图像的静态人体动作识别

  2. 为解决传统的使用视频彩色图像序列的智能监控容易受光照、颜色等因素影响的问题,提出结合Kinect深度图像和支持向量机的人体动作识别方法.利用Kinect在监控区域获得实时深度图像,并进行背景擦除,滤波处理和提取Haar特征.通过使用支持向量机的分类算法生成分类器,并对一组特定的静态动作识别结果进行分析.研究结果表明:使用深度图像对于静态动作有较好的识别率,并且与传统的基于彩色图像的智能监控相比,该方法不仅对于光照、颜色等因素不敏感,而且在识别的准确率和效率上均有提升.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-25
    • 文件大小：731136
    • 提供者：weixin_38613154

  1. 基于python的人体状态识别

  2. 本程序实现了对人体不状态的识别，可以用在人体步态识别、识别检测、信息加密等领域，能够实时显示识别的结果，可以直接运行。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-05-23
    • 文件大小：16384
    • 提供者：zhangxiaio1

  1. 基于DTW和K-means的动作匹配和评估

  2. 为满足基于Kinecrt的康复训练系统的需要，提出一种人体动作匹配和评估方法。该方法通过Kinect实时提取骨骼关节点三维坐标，计算骨骼关节点的角度，得到一组动作序列的空间角度变化值；然后通过改进的DTW算法把两组动作序列的角度值进行匹配，得到两个序列之间的距离；最后通过K-means聚类方法对距离的大小评估。实验表明，该方法能很好地实现人体动作匹配和评估，实时性好，较传统DTW算法在识别速率上有明显提高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：243712
    • 提供者：weixin_38735544

  1. 人体行为序列化识别算法研究

  2. 针对传统方法在人体行为识别方面拓展性不强等问题，提出一种序列化的研究思想，提取骨骼图的特征矢量，用SVM训练和识别静态动作，形成序列即可表示动态动作，因此只要丰富静态动作库，就可以实现多种动态动作的识别，具有很好的拓展性。为了减少静态动作识别错误产生的影响，提出一种基于前后信息的纠错算法。实验表明，该算法具有较高的识别准确率，并且具有很好的鲁棒性和实时性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：466944
    • 提供者：weixin_38592420

  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. 人体骨骼关键点检测综述(2)

  2. 五、OpenPose库OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ，是CVPR 2017的一篇论文，作者是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38674115

  1. 利用热释电红外信号进行人体动作形态识别

  2. 利用配置有菲涅尔透镜的热释电红外探测器接收人体发出的红外辐射，通过采集、分析探测器输出模拟信号的时、频域特征，提取人体动作形态的信息。对人体原地踏步、跳跃等动作形态进行了实验。实验结果表明，探测信号中所包含的人体动作信息与探测距离的关系不大。通过分析信号的时、频域特征，可很好地提取出人体踏步、原地跳跃等运动特征。在此基础上，设计了一种快速寻峰检测算法，实现了一套可以实时监测人体踏步、原地跳跃等动作形态的实验系统。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：481280
    • 提供者：weixin_38680393

  1. 基于RGB彩色和深度信息的人体关节点定位

  2. 在人体实时定位问题中,关节点定位成为了构建人体平面骨架模型、识别人体动作中一个重要研究课题。所以,提出了一种利用RGB彩色和深度信息来定位人体关节点的方法,首先利用Kinect来获取运动人体的RGB彩色和深度图像,接着根据人体所处背景的复杂程度来采用不同的人体分割方法将人体分割出来,再对得到的人体轮廓图像进行平滑处理,从而得到平滑且连通的人体轮廓二值图像,再采用细化算法提取出人体轮廓骨架,然后对关节点周围8个邻域的像素值进行分析,并结合人体各刚体部件的比例关系,对人体的16个关节点进行定位,进而

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：836608
    • 提供者：weixin_38725625