人脸检测和行人检测2：YOLOv5实现人脸检测和行人检测(含数据集和训练代码)目录人脸检测和行人检测2：YOLOv5实现人脸检测和行人检测(含数据集和训练代码)1. 前言2. 人脸检测和行人检测数据集说明（1）人脸检测和行人检测数据集（2）自定义数据集3. 基于YOLOv5的人脸检测和行人检测模型训练（1）YOLOv5安装 （2）准备Train和Test数据（3）配置数据文件（4）配置模
转载
2024-04-30 01:31:12
378阅读
文章目录老铁们✌，重要通知?！福利来了！！！?1.相关算法1.1 AlphaPose1.2 pytorch-openpose1.3 PoseC3D1.4 ST-GCN1.5 MobilePose2.动作比对3.姿态估计 vs 行为识别3.1 姿态估计3.2 行为识别4.数据集4.1 MSR 3d action4.2 UCF-1015.标注工具6.实战项目6.1 站立、走路、跌倒行为识别6.2 基
转载
2023-12-11 13:55:14
679阅读
摘要：人脸识别作为众多生物特征识别的一种,具有易采集和易接受等特点,使得人脸识别的研究成为生物特征识别研究领域的热点。智能终端的普及和性能的提升使得基于移动终端的人脸识别技术成为可能。而移动支付、手机钱包等应用的出现,更加增进了人脸识别与智能终端相结合的需要。 人脸识别的步骤主要包括人脸检测、人脸特征提取和特征识别,本文主要对这几个关键步骤的算法进行了研究与改进,并将其移植到Android平台上实
转载
2023-10-31 19:15:13
62阅读
一般来说，理疗师要想学会一身本领肯定要掌握基本的解剖学，但如果不与真的尸体打交道，只从课本上学习理解起来却不够直观，不过这一烦恼就要画上句号了，因为全新的AR系统能通过投射不同层次的肌肉和骨骼让你了解人体的详细构造。这项技术名为“增强工作室”(Augmented Studio)，它就是为了理疗师培训而生的，通过这项技术，学员能弥补理论和实践间的巨大鸿沟。“皮囊之下”通过安装在支架上的追踪传感器，这
转载
2024-01-31 14:57:03
158阅读
Kinect产生的景深数据作用有限，要利用Kinect创建真正意义上交互，有趣和难忘的应用，还需要除了深度数据之外的其他数据。这就是骨骼追踪技术的初衷，骨骼追踪技术通过处理景深数据来建立人体各个关节的坐标,骨骼追踪能够确定人体的各个部分，如那部分是手，头部，以及身体。骨骼追踪产生X,Y,Z数据来确定这些骨骼点。在上文中，我们讨论了景深图像处理的一些技术。骨骼追踪系统采用的景深图像处理技术使用更复杂
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//创建字节数组 大小由拍照传来的图片尺寸决定
byte[] data = new byte[mBitmap.getWidth() * mBitmap.getHeight() * 3 / 2];
try {
//将bitmap转换
你有没有过这种体验，拍照时对着镜头，脑子一片空白、表情僵硬、手和脚无处安放，最后拍出来的照片很是奇怪。拍照软件中的固定姿势抓拍功能可以帮助你：选择一个你想要的姿势模板，当你摆出同款姿势时，软件会进行自动抓拍，完美避开拍照时的尴尬。本文详细介绍了华为HMS ML kit人体骨骼识别技术的集成过程，该技术精准定位了14个骨骼点，可以轻松实现固定姿势抓拍。人体骨骼检测功能开发实战做了一个视频流骨骼识别小
转载
2024-08-05 20:24:40
122阅读
人脸识别问题概述
人脸识别概述
人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别 预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或 系统。 于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识
转载
2024-08-09 16:44:37
60阅读
前言：所使用图片并无盈利等目的，如有侵犯他人肖像权请联系删除。当当当当，第三期来廖！接上一期在线会议中人脸面部轮廓图像提取（二）——HOG人脸面部轮廓图像特征提取，介绍完HOG特征提取我们继续学习Dlib库提取特征叭！1、人脸轮廓图像提取原理在我们检测到人脸区域之后，接下来要研究的问题是获取到不同的脸部的特征，以区分不同人脸，即人脸特征检测(facial feature detection)。它也
转载
2024-02-04 21:13:29
214阅读
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
转载
2023-12-27 15:22:09
291阅读
Android 相人体轮廓识别是一个复杂且有趣的技术领域，它通过分析图像数据来分辨人体的轮廓，对健康监测、健身指导等应用场景具有重要意义。在实现这一功能的过程中，我面临了一些挑战，包括版本兼容性、迁移难题和生态扩展等。本文将详细记录我解决这些挑战的过程。
## 版本对比
首先，不同版本的Android系统在相人体轮廓识别的实现上存在显著差异。为了帮助开发者选择合适的Android API版本，
通过一个偶然机会，我了解到了人体姿态解算，在学习K210之余，我便想着通过opencv实现这个功能，查找了很多资料，发现可以利用opencv+openpose实现，接着我又开始找一些资料，在pycharm上部署。 文章目录前言一、环境配置二、使用步骤1.导入文件2.具体代码3.效果展示三、效果优化1.具体代码2.效果展示总结 前言人体姿态估计的一个有趣应用是 CGI（computer graphi
转载
2024-03-20 10:16:15
213阅读
视觉人体动作行为识别系统基于AI视觉智能分析算法，视觉人体动作行为识别系统利用监控摄像头捕捉到的视频数据进行实时分析。通过对工
原创
2024-10-19 05:16:13
117阅读
一、Contours的寻找与拟合1、findContours的基础知识<strong>下面内容摘自于博文：;OpenCV中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，很方便。这些准备继续探讨一下findContours方法中各参数的含义及用法，比如要求只检测最外层轮廓该怎么办？的？hierarchy到底是什么鬼？Point()有什么用？findConto
转载
2023-11-09 11:57:46
197阅读
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
转载
2024-06-27 13:57:25
106阅读
OpenNI简介OpenNI (开放自然交互)是一个多语言，跨平台的框架，利用符合OpenNI标准的API进行编程，可以使我们与传感器和中间层的具体实现细节相脱离，同时OpenNI也允许我们获取和控制传感器层的数据。OpenNI的中间件层是实现人体姿态的算法层，目前PrimeSense的NITE(Nature Interacte tecnoligy for End-User)提供了OpenNI标准
转载
2024-03-08 21:25:20
39阅读
人体姿态估计是当前计算机视觉领域的热点研究问题。对人体骨架关节点进行准确提取并构建人体骨架模型，为进一步的人体姿态识别、实时交互游戏等应用提供了基础。但是传统的基于RGB图像的方法容易受到光照、阴影、复杂背景的影响，准确度不高并且算法复杂。利用深度图像技术可以有效地解决上述问题，利用深度信息可以快速地进行背景分割，抗干扰性能好，算法效率高。本文主要研究基于深度图像的人体关节定位算法。算法对深度图像
转载
2024-06-23 22:52:24
88阅读
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
转载
2024-08-06 21:41:20
83阅读
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
转载
2023-08-28 19:10:26
395阅读
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
转载
2023-09-06 10:05:12
186阅读
