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正在做基于视频的人体识别方向，在进行特征提取时是要提取每一帧的特征码？用于分类的特征是每一帧的特征码？有做动作识别的大神希望能知道一下，主要是编程实现过程不太理解
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本版专家分：87126
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- 状元 2017年 总版技术专家分年内排行榜第一
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- 榜眼 2014年 总版技术专家分年内排行榜第二
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- 探花 2013年 总版技术专家分年内排行榜第三
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进士
2018年总版新获得的技术专家分排名前十
2012年 总版技术专家分年内排行榜第七
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先调通相关例子代码
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对你可以找个例子的链接发上来看看，我觉得应该是只用提取关键帧吧
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觉得应该看看opencv
- opencv人体识别技术汇总
- <em>识别</em>处理图像中人脸，<em>人体</em>是图像<em>识别</em>的一个重要分支，在很多场合都需要对人进行查找和处理，在拍照，自动驾驶，机器人，医学，安防等上都有广泛 的用途。opencv 有众多的级联<em>分类</em>器，可以进行简单的人脸，眼，鼻子，嘴，上体，全身，腿的<em>分类</em>。这些<em>分类</em>器还可以通过训练或者组合进一步强化<em>识别</em>能力，从而把弱<em>分类</em>器变成一个强<em>分类</em>器使用。
- 人体姿态识别之RMPE
- RMPE出自2017ICCV，RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation，是上海交大，卢策吾老师组的作品。 主流的姿态<em>识别</em>通常2个思路， （1）two-step framework，就是先进行行人检测，得到边界框，然后在每一个边界框中检测<em>人体</em>关键点，连接成一个人形，缺点就是受检测框的影响太大，漏检，误检，IOU大小等都会对结果有影响...
- video-caffe 搭建3DCNN并训练UCF-101例子
- video-caffe 搭建3DCNN并训练UCF-101例子video-caffe github地址：https://github.com/chuckcho/video-caffe编译过程：Key steps to build video-caffe are: 1.git clone https://github.com/chuckcho/video-caffe.git 2.cd video-ca
- 免费数据集下载（很全面）
- “聚数据”平台整理了网上开放的免费科研数据集，以下是<em>分类</em>列表以及下载地址，供高校和科研机构免费下载和使用。 以下内容转自https://blog.csdn.net/qq_32447301/article/details/79487335 金融 美国劳工部统计局官方发布数据 上证A股日线数据，1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，1095支股票 深证A股日线数据，1999...
- 与运动相关的数据集
- Survey of related motion databases
- Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks (C3D User Guide)
- 1、C3D<em>特征提取</em>1.安装C3D（方法同安装caffe） 2.下载预训练模型将其保存在YOUR_C3D_HOME/examples/c3d_feature_extraction +将目录更改为YOUR_C3D_HOME / examples / c3d_feature_extraction +运行脚本文件： sh c3d_sport1m_feature_extraction_fr
- 生成训练测试集：create_train_test_list.sh
- #!/usr/bin/env bash DATA=train cat /media/6TB/UCF-101/train_test_split/c3d_ucf101_${DATA}_split1.txt | awk '{print $1 " " $3}' | sort | uniq &gt; ${DATA}.list DATA=test cat /media/6TB/UCF-101/trai...
- 视频数据集UCF101的处理与加载（用PyTorch实现）
- 一 写在前面 未经允许，不得转载，谢谢~ 之前写了一篇没有使用任何深度学习框架来处理视频数据集的文章：视频数据集UCF101的处理与加载（未使用深度学习框架） 上面的处理方法简单粗暴，但仍有很多可以优化的空间，这两天又学习了一下PyTorch对于数据集加载的支持：PyTorch入门学习（七）：数据加载与处理 之前说过要用PyTorch的方法重新实现一遍对于UCF101的处理，所以在这里做个记录。这...
- 行为动作识别
- 随着计算机学科与人工智能的发展和应用，视频分析技术迅速兴起并得到了广泛关注。视频分析中的一个核心就是<em>人体</em>行为<em>识别</em>，行为<em>识别</em>的准确性和快速性将直接影响视频分析系统后续工作的结果。因此，如何提高视频中<em>人体</em>行为<em>识别</em>的准确性和快速性，已成为视频分析系统研究中的重点问题。 目前，典型的视频<em>人体</em>行为<em>识别</em>方法主要有：时空兴趣点、密集轨迹等。其中： 时空兴趣点，是通过检测视频中的角点、提取角点的特征进行<em>人体</em>行...
- 人体姿势识别简单实现
- 基于kinect的<em>人体</em><em>动作</em><em>识别</em>系统（算法和代码都放出） https://blog.csdn.net/baolinq/article/details/78143748 kinect结合神经网络的姿势<em>识别</em> https://github.com/wfnian/Kinect添加链接描述 基于普通摄像头的太极姿势<em>识别</em>(<em>分类</em>) https://github.com/wfnian/posture_recogni...
- 基于android利用OpenCV实现分离物体和复杂背景
- 基于android利用OpenCV实现分离物体和复杂背景。强调是复杂背景，将物体从复杂背景中提取出来，最好使用jni方法，有会的高人吗，求指点。
- opencv关于去除图像背景问题？
- 在opencv中，如何去除灰度图像的背景？？？？
- Python-压缩视频动作识别
- 压缩视频<em>动作</em><em>识别</em>
- 求疲劳驾驶数据集
- 导师让做疲劳驾驶检测，苦于数据不好找。各位大佬可有类似的数据集，或者能提供一些数据集的下载链接，万谢。 就是拍摄的行车过程中驾驶员行为的视频和图像之类的。
- 动作识别项目01
- 参考文档： 卷积神经网络： LeNet-5网络，出自Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是卷积神经网络的基础: ALexNet网络的改进： 使用ReLu激活函数，Dropout，数据增强。 ResNet： 这是一个残差模块。 VGG 下图为普通网络和ResNet的对比 ...
- 人物数据集下载
- 是人物图片的数据集，希望可以改进，可以选填不要csdn币 相关下载链接：//download.csdn.net/download/weixin_41010198/10860003?utm_source
- OpenCV+python手势识别框架和简单例子
- 基于OpenCV2.4.8和 python 2.7实现简单的手势<em>识别</em>。 以下为基本步骤 1.去除背景，提取手的轮廓 2. RGB->YUV，同时计算直方图 3.进行形态学滤波，提取感兴趣的区域 4.找到二值化的图像轮廓 5.找到最大的手型轮廓 6.找到手型轮廓的凸包 7.标记手指和手掌 8.把提取的特征点和手势字典中的进行比对，然后判断手势和形状 提取手的轮廓
- Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）
- 目录 1、<em>人体</em>姿态估计简介 2、<em>人体</em>姿态估计数据集 3、OpenPose库 4、实现原理 5、实现神经网络 6、实现代码 1、<em>人体</em>姿态估计简介 <em>人体</em>姿态估计（Human Posture Estimation），是通过将图片中已检测到的<em>人体</em>关键点正确的联系起来，从而估计<em>人体</em>姿态。 <em>人体</em>关键点通常对应<em>人体</em>上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等，如下图。 ...
- 人体动作识别（一）
- 最近几个月来，一直在研究<em>人体</em><em>动作</em><em>识别</em>和手势<em>识别</em>的课题。对于<em>人体</em><em>动作</em>和手势的<em>识别</em>，本质上就是粗粒度和细粒度的<em>识别</em>。<em>人体</em><em>动作</em><em>识别</em>的应用主要应用于公共场所、医院、安全等方面；手势<em>识别</em>的应用大部分应用于智能家居的控制、感知方面的应用，教育学习、非能力限制的人员的表达等。最十几年来，这个课题的研究一直比较认们，并且取得了不错的研究成果。 本文首先给出一个概括性的总结，即目前一直使用的方法以及最
- 基于OpenCV的简易四肢位置识别与动作识别
- 之前接到一个项目，要求参考一个国外的MR项目，在绿幕背景下<em>识别</em>人的四肢位置，并在一定程度上<em>识别</em><em>动作</em>，以便可以和三维场景互动。
- SSD神经网络+opencv的人体识别
- SSD神经网络+opencv的<em>人体</em><em>识别</em>之前听说opencv3可以运行深度学习的模型，所以我就试试看，用的 是caffe训练好的模型文件，这里自己去网上找吧，不分享了。结合SSD的caffemodel和net就可以实现图片中<em>人体</em>的检测，其实SSD可以<em>识别</em>21种物体，具体的物体大家看代码里面有写 直接上代码#include &lt;opencv2/dnn.hpp&gt;#include &lt;ope...
- 基于深度图像和骨骼数据的人体动作识别
- <em>人体</em><em>动作</em><em>识别</em>是计算机视觉和模式<em>识别</em>中一个非常活跃的领域，并且在自然人机交互、虚拟现实、智能视频监控和多媒体搜索领域中有很多潜在的应用。
- 姿态识别（1）：DeepPose ： Human Pose Estimation via Deep Neural Networks
- 这篇文章是使用深度学习网络处理<em>人体</em>关节点定位的第一篇文章，发表于2014，August 20. 作者使用了级联的卷积神经网络来预测<em>人体</em>关节点。 1 研究背景 <em>人体</em>姿态<em>识别</em>被定义为<em>人体</em>关键点的定位问题，一直以来是计算机视觉领域的重要关注点。这一问题有着一些常见的挑战，比如各式各样的关节姿态，小得难以看见的关节点，遮蔽的关节点，需要根据上下文判断的关节点，而这个领域主流的工作是各式样的关节姿态...
- 人体姿态识别研究综述（详细归纳！）
- 一，<em>人体</em>姿态<em>识别</em>数据集 1，2D数据集： LSP 地址：http://sam.johnson.io/research/lsp.html 样本数：2K 关节点个数：14 全身，单人 FLIC 地址：https://bensapp.github.io/flic-dataset.html 样本数：2W 关节点个数：9 全身，单人 MPII 地址：http://human-pos...
- Opencv之HOG特征与SVM相结合的人体检测
- Hi洛基又回来了，最近正在学习计算机视觉和机器学习，这两门课程都要求做课程设计，于是我想到了这个一举两得（偷懒- -）的题目。 首先来说说图像处理领域的HOG特征： HOG（histogram of oriented gradient） 是用于目标检测的特征描述子，由Navneet Dalal和Bill Triggs于05年在CVPR首次提出，是用于静态图像或视频行人检测的实用
- 数据集101_caltech下载
- 用于图像<em>分类</em><em>识别</em>的数据集，目标物101类，包含各种物品，如杯子，椅子，花等 相关下载链接：//download.csdn.net/download/juzisan3/10806291?utm_sour
- 【OpenPose】tensorflow版OpenPose进行人体姿态识别指南
- 环境：Ubuntu16.04 Anaconda3 tensorflow 1.9.0 CUDA 9.0 首先安装tensorflow gpu版本，具体过程请参考链接【Tensorflow】（一）：环境配置(Anaconda)。 CUDA的安装过程请参考链接：【CUDA】linux ubuntu16.04 卸载cuda8.0 ...
- REDD数据集下载
- 用于非侵入式电荷负载分解的REDD数据集分享，本数据集包含了第二个house的所有数据，数据的格式为.dat格式，需要自己对其进行处理 相关下载链接：//download.csdn.net/downl
- 浅谈动作识别-----Fresnel Zone
- 本文主要对菲涅耳区在无线<em>识别</em>，定位，跟踪等领域的应用的简单介绍。主要是根据几篇用到菲涅耳区模型的论文进行总结。维基百科的东西，没有参考。主要原因是编辑条目说有些地方模糊，所以不太敢用。下面的内容，都是个人理解，参考其他资料的总结而来。希望大家都带着批判的视角去看。同时有新的理解，也希望分享给我一下。 什么是菲涅耳区？ 1. 简单来说就是无线电磁波在传输的过程中，在收发设备
- openpose CAFFE
- https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose LinuxOpenPose represents the first real-time multi-person system to jointly detect human body, hand, and facial keypoints (in total 130 keypoin...
- DensePose开源了，2D变3D人体姿势实时识别 | Facebook@CVPR 2018
- 圆栗子 编译整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI大家可能还记得，今年2月Facebook发布的，<em>人体</em>姿势实时<em>识别</em>系统DensePose。现在，代码开源了。撒花。10...
- 姿势检测的动作识别
- <em>动作</em><em>识别</em> 训练 python ActionRecognition/train_action_from_pose.py 测试 通过getpersonpose_array获取信息，然后运行 python
- 【数据集整理】人体行为识别和图像识别
- 一共12个<em>人体</em>行为<em>识别</em>的数据集，基于视频的；6个图像<em>识别</em>的，有关物体<em>识别</em>、行人<em>识别</em>、年龄<em>识别</em>和人头检测的，基于图像，图像<em>识别</em>数据集参考于博客：http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/51913171后续可能还会补充。视频<em>识别</em>1、Weizmann内容：1、10个类别，每个类别9个视频，背景单一。 2、180x144下载链接： http://
- Python-OpenCV 处理视频（四）： 运动检测
- 0x00. 平均值法 通过计算两帧图像之间变化了的像素点占的百分比，来确定图像中是否有<em>动作</em>产生。 这里主要用到 Absdiff 函数，比较两帧图像之间有差异的点，当然需要将图像进行一些处理，例如平滑处理，灰度化处理，二值化处理，经过处理之后的二值图像上的点将更有效。 代码示例： import cv2.cv as cv capture=cv.CaptureFromCAM(0) frame
- dataset数据集排序
- dataset数据集排序 按照A字段排序 datarow drs=dataset.select("1=1","a") 我现在想先按照A字段排序,再按照B字段排序,A是第一关键字,B是第二关键字,请问怎
- OpenCV动作识别
- 自己参加比赛的代码分享出来， OpenCV<em>动作</em><em>识别</em>，OpenCV3.0版本，VS2012完美运行
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- 基于姿势的行为<em>识别</em>matlab程序，使用pose提取关节特征进行行为<em>识别</em>，matlab版本要2014年的，16年的估计也行
- 基于OpenPose的人体姿态检测
- 一、概述 OpenPose最开始由卡内基梅隆大学提出，其主要基于先后发表的几篇文章中提出的模型中进行实现： CVPR 2016： Convolutional Pose Machine（CPM） CVPR2017 ： realtime multi-person pose estimation CVPR2017 ： Hand Keypoint Detection in Single Images...
- Python-OCR场景文本理解文本识别资源集锦
- OCR，场景文本理解，文本<em>识别</em>资源集锦
- 基于深度学习的视频识别方法概览
- 来源：阿里云安全 作者： 深度学习在最近十来年特别火，几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频在最近几年也特别火，短视频、视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里，成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起，会产生什么样的化学反应呢? 不说具体的技术，先上一张福利图，该图展示了机器对一个视频的认知效果。其总红色的字表示objects, 蓝色的字表示scenes
- 基于openCV的人体动作跟踪系统（C++）
- 基于openCV库，根据四肢，头部，躯干的质心跟踪<em>人体</em>进而模拟出<em>人体</em><em>动作</em>，运主要用到的技术有模式匹配以及颜色<em>识别</em>技术。其他的还有一些图像处理方法。 对于新手来说非常好用，都有注释说明。自己修改main
- 基于3D关节点的人体动作识别综述
- 文基于3D关节点的<em>人体</em><em>动作</em><em>识别</em>综述 原文：2016，Pattern Recognition： 3D skeleton-based human action classification: A survey 摘要 近年来，基于深度序列的<em>人体</em><em>动作</em><em>分类</em>的研究越来越多，出现了基于不同数据源：深度图或RGB视频的3D<em>人体</em>关节的<em>人体</em><em>动作</em><em>分类</em>的方法以及特征表示方法。 本文...
- tensorflow-C3D-ucf101网络
- 3dcnn 行为<em>识别</em>网络架构并使用softmax层 用于ucf101数据集
- Python-骨架动作识别论文汇总
- The paper list about skeleton-based action recognition.
- 基于OpenPose与普通摄像头的太极姿态识别【pytorch实现自定义23分类问题（两种方法CNN与全连接分类）】
- 项目大概描述 基于普通摄像头的太极姿势<em>识别</em>(<em>分类</em>)，通过openpose采集的骨骼点数据做<em>分类</em>。 第一就是通过openpose采集的骨骼数据做一个自定义特征的全连接网络的训练<em>分类</em>。（已完成） 第二就是通过openpose采集的骨骼图片做卷积神经网络（CNN）<em>分类</em>（已完成） 数据都是自己生成的数据，包含23类170多张图片和一个txt文件。 相关：基于Kinect的姿态<em>识别</em>(...
- 人体行为识别-Recognition Human Actions：A Local SVM Approach
- 0 Abstract 局部时空特征能够在视频中捕获局部时间，同时能够适应大小、频率和移动模式的速度。在这片文章中我们阐述如何使用这些特征去<em>识别</em>复杂的移动模式。我们在局部时空特征的序列中构造视频表述，同时整合这些表述通过SVM<em>分类</em>器以达到<em>识别</em>目的。为了实现这样的结果，我们使用一个新的视频数据库，包含25个人在4个不同场景下的6种行为。行为<em>识别</em>的结果证明了提出的方法的有效性，同时验证了它比其它相关行
- 利用CNN处理基于人体行为识别 TensorFlow实战(一)(制作数据集)
- 心路历程 首先,小编这里花费了两周多的时间,从数据集到网络的搭建,都是小编亲手完成的,在这里想把整个过程分享给大家,希望大家可以从中学到东西,那么话不多说,开始介绍我的心酸之旅. 制作数据集 首先我是使用了 WISDM (Wireless Sensor Data Mining) Lab 实验室公开的 Actitracker 的数据集,在此数据集上进行数据清洗,...
- 行为动作数据集
- 1.Moments in Time：IBM-MIT联合提出最新百万规模视频<em>动作</em>理解数据集 是目前多样性，差异性最高的数据集了。该数据集的任务仍然为视频<em>分类</em>任务，不过其更专注于对“<em>动作</em>”的<em>分类</em>，此处的<em>动作</em>为广义的<em>动作</em>或动态，其执行者不一定是人，也可以是物体或者动物，这点应该是该数据集与现有数据集最大的区分。 数据集地址是http://moments.csail.mit.edu/ 2. The ...
- Android系统调用opencv实现人体识别
- Android系统调用opencv实现<em>人体</em><em>识别</em>。可以实现多个<em>人体</em>的<em>识别</em>，且不会有嵌套框的产生。
- 人脸识别、姿态识别问题处理步骤
- ——-本文是参考王守佳先生的博士论文《基于图像的<em>人体</em>监测跟踪和人脸<em>识别</em>的研究》而写的笔记。对于模式<em>识别</em>问题，首先是必须对视频图像进行预处理，滤除杂波后，开始<em>识别</em>的步骤。目前人脸<em>识别</em>中光照预处理方法常用的有直方图均衡化（ Histogram Equalization，HE）、Gamma 校正。局部对比度增强算法( Local Contrast Enhancement,LCE、离散余弦变换 (Di
- 基于opencv的人体手臂识别
- 基于OpenCV的手臂检测，包括源代码及<em>分类</em>器XML。
- opencv 行人检测(HOG+SVM)
- 行人检测综述 来源于：行人检测、跟踪与检索领域年度进展报告 行人检测，就是将一张图片中的行人检测出来，并输出bounding box级别的结果。而如果将各个行人之间的轨迹关联起来，就变成了行人跟踪。而行人检索则是把一段视频中的某个感兴趣的人检索出来。 行人检测领域的工作大致可被归为以下三类： 第一类是将传统的检测方法Boosting trees 和 CNN 结合起来。张姗姗等人在CV...
- 图像处理中关于前景目标区域空洞填充问题。大家看一下。
- 我得到目标前景区域， 通过一些膨胀腐蚀等操作后，可是目标区域中间会有一些空洞，我想通过区域生长的方法填充，可是不知道怎么实现，大家帮忙说一下， 具体算法怎么做？ 问题现象： 我首先给定一个种子点，把和
- 如何解决数据集DataSet通过XmlDataDocument生成xml文件失真问题
- xsd文件结构如下： edited with XMLSPY v5 U (http://www.xmlspy.co
- 人体姿态识别 pytorch AI 姿态学习 动作学习
- EverybodyDanceNow reproduced in pytorch Written by Peihuan Wu, Jinghong Lin, Yutao Liao, Wei Qing and Yan Xu, including normalization and face enhancement parts. We train and evaluate on Ubuntu 16...
- opencv3+python人脸检测和识别- 完整实战项目源代码下载
- 用python+opencv实现的人脸<em>识别</em>，可作为学习人脸<em>识别</em>的小伙伴的参考 相关下载链接：//download.csdn.net/download/zgjl610/10900618?utm_sour
- 红外图像中人体动作识别的深度学习方法
- 摘要：以人类行为<em>识别</em>为基础的环境辅助生活(AAL)系统，旨在为老年人和残疾人提供援助，已经引起了各个学科的研究人员的兴趣。研究主要集中在开发自动化、最低侵入性和隐私保护系统。虽然热红外(IR)相机在战略领域很受欢迎，但在AAL领域的研究还不多。本文介绍了红外摄像机在AAL领域的应用，并讨论了红外摄像机在<em>人体</em><em>动作</em><em>识别</em>(HAR)中的性能。特别关注的是其中一个最关键的行动-下降。在这篇参考文献中，我们生...
- 人体姿态识别OpenPose相关资料
- OpenPose<em>人体</em>姿态<em>识别</em>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<em>人体</em><em>动作</em>、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。<em>人体</em>姿态估计技术在体育健身、<em>动作</em>采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景，人们更加熟悉的应用就是抖音尬舞...
- opencv能否去除图片中的背景，插画等，只保留文字部分
- 想利用opencv只保留文字部分，有什么方法吗
- Opencv中人体检测
- 以前做算法实现一直用的说matlab，最近做目标跟踪的算法，开始使用Opencv，发现Opencv真的很强大，集合了很多算法，封装了很多函数，使用方法跟matlab很类似，但又比matlab的效率高。下面说我使用hog算法进行<em>人体</em>检测的代码，跟Opencv中的peopledetect.cpp类似，不过我修改了一些代码，可以检测连续的视频序列。 代码如下： #include #include
- 肢体语言识别系统OpenPose问世，它甚至能明白你的表情
- 4月23日，卡内基梅隆大学感知计算实验室将其打造的OpenPose——一套可以读懂人类肢体语言的库放在了GitHub上，并于6月和7月相继开源了核心的面部和手部<em>识别</em>源代码。源码网址:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 据放在GitHub上的资料显示，OpenPose是世界上第一个实时多人关键点检测和多线程的C++库...
- 姿态识别相关项目（openpose、Pose Proposal Network、AlphaPose）
- openpose paper:https://arxiv.org/pdf/1611.08050.pdf code:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose Pose Proposal Network(ECCV18) paper:http://taikisekii.com/PDF/Sekii_ECCV18.pdf co...
- Github开源人体姿态识别项目OpenPose中文文档
- OpenPose 可以实现<em>人体</em><em>动作</em>、面部表情、手指运动等姿态估计，是卡耐基梅隆大学（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。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。<em>人体</em>姿态估计技术在体育健身、<em>动作</em>采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用前景，人们更加熟悉的应用就是抖音尬舞机。...
- 基于Opencv的人体运动检测系统
- 基于Opencv的<em>人体</em>运动检测系统，利用openGL绘制3D图像，利用OpenCV函数库实现<em>人体</em>检测。
- OpenPose 是如何通过 500 个摄像头跟踪身体、读懂人类情绪的
- 先试想一个情景：当你的一位朋友说她感觉很放松，但是你明明看到她的拳头是紧握的，你可能会怀疑她在骗你。面对同样的情景，一台不那么智能的机器人却可能会相信她的话。人类有时候不一定会说真话，但肢体语言却常常表达出他们最真实的情感。如今我们在计算机视觉及面部<em>识别</em>技术方面已经进步了很多，但对于机器人来说，要<em>识别</em>到人类微妙的身体运动依然很难，这会导致其在判别人类的真实意图时，可能会漏掉很多重要线索。针对这个技...
- python人脸识别、人体识别、耳朵眼睛识别源码
- python人脸<em>识别</em>、<em>人体</em><em>识别</em>、耳朵眼睛<em>识别</em>源码，需要先安装python3.5、opencv以及自带的<em>分类</em>器
- Tensorflow——用openpose进行人体骨骼检测
- 参考资料code：https://github.com/ildoonet/tf-pose-estimationpaper：https://arxiv.org/pdf/1611.08050.pdfMark的教学视频：https://www.youtube.com/watch?v=nUjGLjOmF7o （视频里特别详细，从conda环境，安装tenso...
- UA-DETRAC车辆检测数据集下载
- UA-DETRAC这个数据集从官网下载速度非常慢，现共享在百度云里面，方便大家下载，压缩包中是百度云的链接和密码，另外xml文件也已经将标注区域提取成txt文件了，请参考。 相关下载链接：//down
- 从UCF-101视频中提取帧
- 稍微改了一下，变成我想要的样子 源代码出处 ----&gt; https://github.com/ykwang11/TSN-Tensorflow-unofficial from __future__ import print_function import sys import tensorflow as tf import numpy as np import os import t...
- 视频中人体动作识别
- 频中的<em>人体</em><em>动作</em><em>识别</em>研究,视频<em>动作</em><em>识别</em>,视频<em>识别</em><em>动作</em>视频下载,<em>人体</em>油画视频,<em>人体</em>解剖学视频,德国<em>人体</em>解剖学视频,新鲜<em>人体</em>解剖学视频,真实<em>人体</em>解剖学
- 人体运动跟踪，基于视频的，记录手跟关节的一些动作，最好基于opencv的思路
- 现在有个需要，就是做一个篮球投篮<em>动作</em>的对比，希望能根据录制的视频，对比投篮<em>动作</em>的好坏，出手角度什么的。 视频跟踪，运动感知，应该怎么做给点思路。 在网上看到bvh格式的文件，生成的<em>人体</em>骨骼，那个稍微有
- 基于深度学习模型人体行为识别
- 基于深度学习模型<em>人体</em>行为<em>识别</em>，pdf格式文档，高清扫描版。
- 行为检测代码
- 选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学
- ILSVRC-2014数据集下载
- 官网由于网络原因难得下载，我这有百度云的资源，可以供大家学习参考 相关下载链接：//download.csdn.net/download/oliver_gates/10795947?utm_sourc
- 行人重识别(ReID)开源代码
- 转自：https://blog.csdn.net/Layumi1993/article/details/55798568?locationNum=2&amp;fps=1关于行人重<em>识别</em>综述，推荐一下liang zheng 2016年的综述: Past, Present and Future 写了从传统方法到深度学习，从图片到视频的行人重<em>识别</em>的方法。推荐链接：http://www.liangzheng...
- opencv 的动作识别
- 问一下：opencv+摄像头(独立的也罢，笔记本自带摄像头也罢)是否可以对简单的<em>人体</em><em>动作</em><em>识别</em>进行开发？最近在搞<em>人体</em>基本简单<em>动作</em><em>识别</em>控制(躯体<em>动作</em>，手势<em>动作</em>)的事情。。没用过opencv，现学现用，不知
- Opencv之HOG特征与SVM相结合的人体检测(增加自举法)
- Hello~洛基在上一篇关于<em>人体</em>检测的文章末尾提到了自举法，这里科普一下，所谓自举法，即在一个容量为n的原始样本中重复抽取一系列容量也是n的随机样本，并保证每次抽样中每一样本观察值被抽取的概率都为1/n。好像不是很通俗易懂，说人话就是——应用于行人检测中的自举方法是，对于训练好的HOG检测器，将原来进行训练的负样本当做检测样本，利用检测器进行检测，检测出来的图像必定是不包含<em>人体</em>的样本，这些不包含人
- UCF50数据集
- http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ee4920f0100x30f.html 图像处理数据：UCF50(中佛罗里达大学50类行为<em>识别</em>数据库) (2011-09-25 19:22:02) 转载▼ 标签： 行为 <em>识别</em> <em>分类</em> 表观 姿态 it
- OpenPose 论文阅读
- 一、Abstract（论文摘要） 提出了一种有效检测图像中多人二维姿态的方法。该方法使用非参数表示，我们将其称为部分亲和域(PAFs)，以学习将身体部位与图像中的个体相关联。该体系结构对全局上下文进行编码，允许一个贪婪的自底向上解析步骤，该步骤在保持高精确度的同时实现实时性能，而不考虑映像中的人员数量。该体系结构旨在通过同一顺序预测过程的两个分支共同学习部件位置及其关联。我们的方法在首届COCO...
- OPENCV人形查找
- 在opencv 的objdetect包中一些对物体的<em>识别</em>算法，研究的一个函数备戽。原本是打算用来为相机做虚化滤镜的，研究后发现，该函数似乎对近景<em>识别</em>率不如远景高，可能是参数问题，也可能是SVM库训练不够，暂时记下，待后研究，可能可以用于家用摄像头开发。import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv
- OpenPose 配置小记
- 目前视觉监控和<em>识别</em>的应用越来越流行，在安保、交通、娱乐领域对<em>人体</em>骨架的提取，是很多行为<em>识别</em>、体感交互的基础。这一技术，应该是在深度网络成功应用之后，在MSCOCO大量数据上，获得了很好的提升，目前应该已经达到成熟商用的阶段。 视觉应用，有很多的开源代码，国际前沿的研究者总是迫不及待的发表论文和发布代码，争先获得同行认可，扩大自己的影响力，企业则抢占技术领先优势，培育自己的技术生态环境。 因此现...
- 挥拳动作OpenCV识别
- OPENCV<em>动作</em><em>识别</em>--挥拳<em>动作</em><em>识别</em>，OpenCV3.0版本，VS2012完美运行。
- OPENPOSE
- Could NOT find CUDA (missing: CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR CUDA_NVCC_EXECUTABLE CUDA_INCLUDE_DIRS CUDA_CUDART_LIBRARY) https://stackoverflow.com/questions/19980412/how-to-let-cmake-find-cuda
- 利用python进行识别相似图片
- 转自：https://segmentfault.com/a/1190000004467183 利用python进行<em>识别</em>相似图片（一） 文章简介 在网上看到python做图像<em>识别</em>的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像<em>识别</em>这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以
- 姿态估计与人体动作识别的多任务深度学习模型
- 最近在做一个<em>人体</em>康复训练的项目，一开始考虑到<em>人体</em>康复训练需要肢体的细微<em>动作</em>，所以先使用<em>人体</em>姿态估计识算法提取骨骼点，再根据<em>人体</em>骨骼点来<em>识别</em><em>动作</em>（后来发现也不一定这样），并组合成一个端对端的模型，正好找到了最近的一篇论文《2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning》。看完这篇论文来和大家分享一下...
- 各类识别、深度学习 开源代码及文献梳理
- Deep Residual Networks Deep Residual Learning for Image Recognition https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks Identity Mappings in Deep Residual Networks (by Kaiming He) arxiv: ht
- 基于VGG-Net的人体行为识别(Action Recognition)
- Abstract:本文对论文’Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets’的复现。该论文采用了two-stream的卷积方法，该方法的鼻祖是VGG团队，该团队的论文是14年的’Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos’ ,从此开创了新的一派
- 从视频中提取光流 UCF-101
- 美其名曰：站在巨人的肩膀上 稍微修改，输出变成我想要的样子 来源-------&gt;https://github.com/wadhwasahil/Video-Classification-2-Stream-CNN # main.py import numpy as np import optical_flow_prep as ofp import sys,os import pickl...
- 免费数据集下载（持续更新中...）
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/25138563 分门别类整理了一些网上的免费数据集，这是<em>分类</em>下载地址，希望能节约大家找数据的时间。欢迎数据达人加入QQ群 565136792 交流。 金融 美国劳工部统计局官方发布数据 上证A股日线数据，1999.12.09 至 2016.06.08，前复权，1095支股票 深证A股日线数据，
- opencv人脸/人眼/人体识别分类器
- opencv已训练好的haarcascades<em>分类</em>器，共22个，包括了人脸、人眼、<em>人体</em>等各种<em>分类</em>器。
- 人体姿态识别
- CVPR2017的最新论文，实时的<em>人体</em>姿态估计算法。对深度学习爱好者有帮助
- Oracle数据库学习笔记 四下载
- 向你介绍我的Oracle数据库学习笔记 数据定义语言：用于改变数据库结构，包括创建，修改，删除数据库对象 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/simonzhanglove/2120019?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/simonzhanglove/2120019?utm_source=bbsseo[/url]
- 经过整合的计算机三级资料下载
- 经过整合的计算机三级资料，精华啊，有问题的可以找到啊 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/a522589404/2177260?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/a522589404/2177260?utm_source=bbsseo[/url]
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- Android基础课程，适合新手学习Android知识及上机实验。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/amoywj/9368636?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/amoywj/9368636?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的