theme: scrolls-light一、前言为了快速识别图片的内容，我们借助于Python的两个库，分别是opencv和Pillow。 1.1 OpenCVOpenCV全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV可用于解决如下领域的问题：增强现实人脸识别手势识别人机交互动作识别运动跟踪物体识别图像分割机器人 OpenCV
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2024-08-09 17:08:45
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1.研究背景与意义随着科技的不断发展，人脸识别技术已经在各个领域得到广泛应用，如安全监控、人脸支付、人脸解锁等。然而，传统的人脸识别技术存在一些局限性，例如对于静态图片的识别效果较好，但对于动态视频中的人脸识别则存在一定的挑战。为了解决这个问题，基于OpenCV的组合动作常规摄像头人脸活体检测识别系统应运而生。首先，我们需要了解什么是活体检测。活体检测是指通过检测人脸的生物特征和行为特征，判断其是
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2024-06-27 13:57:25
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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。人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、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
Keras学习中文版 https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/发现一个超详细代码介绍 https://www.imooc.com/article/79490原理部分见另外import random
import os
os.environ['KERAS_BACKEND'] = 'tensorflow'
from keras import bac
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2024-08-08 15:35:35
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学习opencv的例子1，认识2，start，直接干货例子1例子2例子3例子4例子5固定阈值自适应阈值 文档说明：参考链接：
http://codec.wang/#/opencv/start/02-basic-element-image1，认识简单地放几张图片感受一下，opencv识别的人体 本项目基于pycharm python3.6 和anaconda4.0做的，仅供参考2，start，直接
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2024-03-21 15:33:37
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目录一、准备工作1.1 需要的库1.2准备需要的文件和图片1.3 测试程序二、人脸识别开发2.1 录入自己的人脸信息2.2 提取录入的人脸特征2.3 实时捕获人脸并进行识别三、活体检测3.1 眨眼检测3.2 张嘴检测3.3 摇头检测下面这些是我突发奇想想做来玩玩，就在github上下载了人脸识别的代码（网址下面有附上），用了之后突然想试试照片的识别效果，发现照片也会被识别成我，就查阅了相
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2024-04-22 13:47:00
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人脸识别与人体动作识别技术及应用
曹林 2015/8/1 电子工业出版社一、绪论
1、国内外人脸库介绍:
1）、FERET人脸数据库：美军建立，在不同姿态、表情、光照条件下采集，西方人构成，人种单一
2）、CMU-PIE人脸数据库：美卡梅隆大学建立，对姿态光照进行了严格控制
3）、YALE人脸数据库：耶鲁大学建立，15名志愿者
4）、OLR人脸数据库：剑桥大学AT&T实验室建立，常用研究
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2024-08-06 21:41:20
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X光透视长期以来似乎只是一种天马行空的幻想，但在过去的十年中，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的Dina Katabi教授领导的研究小组不断研究，让透视墙壁的想法不再那么遥远。最新项目“RF-Pose”使用人工智能教导无线设备从墙壁的另一端感知人们的姿势和动作。研究人员使用神经网络来分析无线电信号，从人身上反弹，然后创建一个动态的人体线图，比如走路，停顿，坐下并移动其四肢。该团
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2024-01-17 20:04:35
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软硬件环境windows 10 64bitcuda 10.1cudnn 7.6.35anaconda with python 3.7ubuntu 18.04 64bitNVidia GTX 1070Ticmake 3.18.4protobuf 3.8.0简介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
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2023-08-28 19:10:26
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思路：通过关键点的连线判断四肢的方向和位置（比如，手肘，肩膀，手腕，膝盖，脚踝，臀部等14个关键点）。（但是我觉得关键点的难度应该是在人体的姿势变化大，关键点不清晰和被遮挡等问题上） 摘要：姿势识别即关键点定位技术， a sequential architecture（序列化结构。把一个网络分成几个序列化的模块）组成卷积的网络，在特征图上进行一系列的操作。解决组合序列化的模块
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2023-09-06 10:05:12
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概念人体姿态识别（Pose Estimation）是检测图像或者视频中人体关键点的位置、构建人体骨架图的过程。利用人体姿态信息可以进一步进行动作识别、人机信息交互、异常行为检测等任务。然而，人的肢体比较灵活，姿态特征在视觉上变化比较大，并且容易受到视角和服饰变化的影响。2D人体姿态识别自底向上算法自底向上算法也称为 part-based 方法，它首先检测出图像或视频中人体的关键点，然后对不同关键点
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2023-08-17 00:04:58
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1. 动作识别和动作评价1.1 动作识别定义：是指对给定的动作序列数据（视频或三维动作序列）进行分析，从中识别并判断出其包含的动作类别1.2 动作评价定义：是对某一标准动作的完成质量进行评价，其多应用于体操、划船、舞蹈等专业领域的动作评判和动作训练。其往往需要在动作识别的基础上进行，通过专家知识对专业领域动作的规范性、流畅性、艺术性进行判断。1.3 差别动作识别可以看作一个多分类问题，主要在于定量
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2023-10-13 23:02:54
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基于kinect的人体动作识别系统（算法和代码都放出）首先声明一下，本系统所使用的开发环境版本是计算机系统Windows 10、Visual Studio 2013、Opencv3.0和Kinect SDK v2.0。这些都可以在百度上找到，download下来安装一下即可。关于kinect的环境配置以及骨骼数据获取等等等问题，参考我之前kinec
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2024-05-08 11:43:35
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基于单幅深度图像的实时人体部位动作识别Jamie Shotton Andrew Fitzgibbon Mat Cook Toby Sharp Mark Finocchio Richard Moore Alex Kipman Andrew Blake
Microsoft ResearchCambridge & Xbox
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2024-04-28 09:06:28
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最近在学open pose相关的东西，OpenPose是卡内基梅隆大学的开源项目，它能支持2D和3D的多人关键点识别，支持手部、面部、脚部识别，单人运动姿势估计。 用官方提供的案例实现识别图片和视频中多人，实现动态的人体骨骼模型捕捉，不需编程，不需安装CMake，cuda等。 地址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/r
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2023-11-28 21:09:30
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在本教程中，使用OpenCV进行基于深度学习的人体姿态估计。我们将详细解释如何在您自己的应用程序中使用预先训练的Caffe模型，该模型赢得了2016年COCO关键点挑战。我们将简要回顾架构以了解其内部情况。1.姿态估计（关键点检测）姿态估计是计算机视觉中的一个普遍问题，用于检测物体的位置和方向。这通常意味着检测描述物体的关键点位置。一个相关的问题是头部姿态估计，我们使用面部关键点特征来获得一个人的
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2023-12-27 15:22:09
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作者 | Muhammed Kocabas人体的运动对于理解人的行为是非常重要的。尽管目前已经在单图像3D姿势和动作估计方面取得了进展，但由于缺少用于训练的真实的3D运动数据，因此现有的基于视频的SOTA方法无法产生准确且自然的运动序列。为了解决这个问题，本文提出了“用于人体姿势和形状估计的视频推理”（VIBE）方法，它利用了现有的大规模运动捕捉数据集（AMASS）以及未配对的2D关键点
1、姿态识别项目2、姿态估计模型选取3、分类模型选取4、姿态识别实验1、姿态识别项目需求：自然场景实时检测人体的关键点位置并判断人体的动作。即fps>=30。思路：1、首先利用姿态估计模型判断关键点位置并保存关键点位置坐标2、将关键点保存，并利用分类模型对其进行训练以分类关键点：由于要实时即终端部署，所以姿态估计以及分类模型均使用轻量级模型2、姿态估计模型选取1、movenet_lighti
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2024-08-07 09:00:08
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# Python人体动作识别
人体动作识别（Human Action Recognition）是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它涉及通过传感器、摄像头或者其他输入设备对人的动作进行分析和理解。随着深度学习和计算机视觉的迅速发展，使用Python进行人体动作识别已变得相对简单而有效。
## 1. 人体动作识别的基本概念
人体动作识别是指在视频或者实时流数据中，识别出人类所执行的特定动作。例
人体姿态估计当前主流研究的基础问题和难点一、基本定义：从单张RGB图像中，精确地识别出多个人体的位置以及骨架上的稀疏的关键点位置。二、基本任务：给定一张RGB图像，定位图像中人体的关键点位置，并确定其隶属的人体。 直观的问题： 关键点及周围的局部特征是什么样的？ 关键点之间、人体肢体的空间约束关系是什么样的，以及层级的人体部件关系是什么样的？ 不同人体之间的交互关系是什么样的，人体与外界环境之间的
