随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点的检测效果也在不断提升，且被广泛应用于计算机视觉相关领域，成为许多计算机视觉任务的基础，包括安防，新零售，动作捕捉，人机交互等等。现在，大火的人体姿态识别也有了飞桨（PaddlePaddle）的实现。我们来带小伙伴们学习一下怎么利用飞桨（PaddlePaddle）来实现人体姿态的识别任务。项目地址：https://github.com/PaddlePaddle
一、概况 计算机视觉是指计算机系统通过对图像或视频进行处理和解释，使其可以模拟和理解人类视觉的能力。它涉及图像和视频的获取、处理、分析和理解，以及从中提取有用信息和作出决策。计算机视觉是人工智能领域的一个重要研究方向。它利用图像处理、模式识别、机器学习和深度学习等技术，对图像或视频进行各种分析和处理，从而实现图像分类、目标检测、人脸识别、行为分析等应用。计算机视觉的应用非常广泛。在医疗领
收集的几个步态识别（Gait Recognition）相关的数据集：
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2019-03-25 09:50:00
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https://www.cnblogs.com/huty/p/8517691.html参考：http://www.xuehuile.com/thesis/9a81f680054441ad907934b07b465c8e.html，本文做了相关修改。1 人脸识别技术概述 近年来，随着计算机技术的迅速发展，人脸自动识别技术得到广泛研究与开发，人脸识别成为近30年里模式识别和图...
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2019-07-23 08:16:24
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参考：http://www.xuehuile.com/thesis/9a81f680054441ad907934b07b465c8e.html，本文做了相关修改。1 人脸识别技术概述 近年来，随着...
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2016-11-09 15:06:00
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计算机视觉相关综述整理计算机视觉与图像识别综述：这是一篇偏科普的通俗型综述，了解相关历史和发展进程，对一些技术有初步的认识。卷积神经网络综述：作者回顾了从1998年开始，近18年来深度神经网络的架构发展情况。综述：计算机视觉中RNN应用于目标识别 ：论文介绍目标跟踪算法Object Detection (Image)
Detectron - Open Source Object Detection
计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正式的关注和发展。然而这些发展往往起源于其他不同领域的需要，因而何谓“计算机视觉问题”始终没有得到正式定义，很自然地，“计算机视觉问题”应当被如何解决也没有成型的公式。尽管如此，人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任
参考的一些文章以及论文我都会给大家分享出来 —— 链接就贴在原文，论文我上传到资源中去，大家可以免费下载学习，如果当天资源区找不到论文，那就等等，可能正在审核，审核完后就可以下载了。大家一起学习，一起进步！加油！！目录一 准备工作1 基本思路2 准备工作二 图像中的人脸识别三 视频中的人脸识别1 视频文件中的人脸识别2 摄像头下的人脸识别四 结束语一 准备工作1 基本思路分类器完成的，而这种分类器
个人接触机器视觉的时间不长，对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解，不知道对不对，如有错误，请各位大牛不吝指点。
目标的检测大体框架：
目标检测分为以下几个步骤：
1、训练分类器所需训练样本的创建：
训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目
基于LabVIEW机器视觉的微小位移动态测量 摘 要：本文采用LabVIEW机器视觉平台开发设计基于USB摄像头的微小位移测量系统。使用LabVIEW软件平台编程控制USB摄像头，采集显微镜中放大物体前后移动的图像，通过计算物体图像移动像素点数来测量物体移动的微小位移。本测量系统摄像帧速为30帧/秒，可以实现微小位移的动态测量。
本文是对论文《A Survey on 3D Skeleton-Based Action Recognition Using Learning Method》学习时所做的记录和总结。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.05907.pdf发布时间：2020.2.14作者团队：北大&腾讯研究院分类：计算机视觉-行为识别-基于3D骨架的行为识别-综述本文目录：一、论文翻
计算机视觉发展报告Report of Computer Vision Development目录1. 计算机视觉 31.1. 计算机视觉概念 31.2. 计算机视觉发展历史 51.3. 人才概况 71.4. 论文解读 91.5. 计算机视觉进展 24计算机视觉1.计算机视觉1.1. 计算机视觉概念计算机视觉(computer vision )，顾名思义，是分析、研究让计算机智能化[3]的达到类似人
计算机视觉中目标检测、跟踪、识别是最基本的几个task，尤其又以检测最为重要和基础。同时基本上所有的检测任务都需要在给出物体的bounding box之后，给出物体的类别（也就是给识别物体），所以文章中不区分检测和识别任务。笔者从事计算机视觉中目标检测相关的工作还比较多，将自己看到的，学到的，以及相关的一些理解总结如下。帮助自己进行梳理，也希望对后来者有帮助。我大致将目前学术及和工业界出现的目标检
[31] Multimodal Motion Prediction with Stacked Transformers 标题 |堆叠式变压器的多模态运动预测 链接 | https://arxiv.org/abs/2103.11624[32] Progressive and Aligned Pose Attention Transfer for Person Image Generation 标题
首先什么是机器视觉？计算机视觉就是让计算机去理解获取数字图像与视频中的信息。最终实现一个与人类视觉系统实现相同功能的自动化系统。什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型？最为常用的颜色模型，分别是RGB颜色模型和HSV颜色模型，这两种模型之间是可以通过数学公式进行相互转换的。RGB颜色模型(也叫红、绿、蓝三原色模型或者加色混色模型)：将红、绿、蓝3种不同颜色，根据亮度配比的不同进行混合（3种颜
根据上一次的matconvnet学习分类左右手之后，我们已经解决了第一个问题，接下来就是如何来选取这样一个框作为我们的ROI，首先我们来了解一下ROI（感兴趣区域），主要的要求就是要包含有较多的的掌脉信息和具有很好的一致性，就是说一旦这个人的手掌脉信息录入之后，每次识别时提取到的ROI比须是一样的，因为之后的识别和匹配都是只针对提取到的ROI部分，这样可以加快识别的速度。目前的手掌静脉已经有了小范
前言：本文简单总结了自己在计算机视觉算法开发过程中的几个设计方法。目录1.针对图像的线性操作2.逻辑复杂并不代表处理效率低3.好的算法一定有细节考量4. 异常检测算法设计必须要有异常数据5. 传统算法也要制作数据集1.针对图像的线性操作 在计算机视觉算法设计中，传统图像处理方法很多都是属于线性操作，这些线性操作的顺序可以改变，其结果是一样的，改变顺序对精度没
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2023-08-08 11:19:06
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-- AI：计算机视觉、语音识别、NLP (Natural Language Processing) 人工智能正从比较初级的计算智能向更高层次的智能过渡。更高层次的智能包括 3 个阶段：感知（perception）智能，计算机视觉（computer vision），认知（cognition）阶段， 第一个阶段是感知（perception）智能，机器
第一章 模式识别基本概念模式识别的常见运用领域计算机视觉领域：字符识别、交通及标志识别、动作识别人机交互领域：语音识别医学领域：模式识别机器人领域：目标抓取模式识别的形式模式识别分为“分类”和“回归”两种形式。模式是被本质上也是一种推理过程模型的组成：狭义：特征提取+回归器，广义：特征提取+回归器+判别函数分类器：回归器+判别函数特征向量的相关性由于每个特征向量代表一个模式，所以度量特征向量两两之
缩略语机器视觉（CV）Computer vision语音识别（ASR）Automatic Speech Recognition自然语言处理（NLP）Natural language processing1、机器视觉（CV） 计算机机器视觉是一们研究让机器看见世界的科学，人类能够认出照片中的事务，推理他们之间的关系，但对于计算机来说，图像是一连串R
