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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2024-02-01 20:06:30
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3D姿态估计-POSIT算法 POSIT算法，Pose from Orthography and Scaling with Iterations， 比例正交投影迭代变换算法：用于估计物体的3D姿态（相对于镜头的平移和旋转量）。算法正常工作的前提是物体在Z轴方向的“厚度”远小于其在Z轴方向的平均深度，比如距离镜头10米远的一张椅子。 算法流程：假设待求的姿态，包括旋转矩
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2024-07-23 12:59:39
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一、人脸检测方法
在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Harr特征和LBP特征。具体的介绍参考：
图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征
在OpenCV中，使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。在OpenCV-master的data文件夹下。
上图中文件夹的名字‘harrcascades’,'ho
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2023-11-09 09:27:09
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鱼弦：公众号：红尘灯塔，内容合伙人、新星导师、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）人体行为识别系统设计是一种基于MATLAB的技术，用于实现人体姿态、动作和行为的自动识别。该系统包括姿态识别、动作识别和行为识别等功能。原理详解：姿态识别： 姿态识别旨在识别
原创
2024-03-03 00:45:16
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参考： https://github.com/shantnu/FaceDetect/OpenCVOpenCV cascade 把人脸检测问题分解为好几步。对于每个数据块，它都进行一个粗略、快速的检测。若通过，会再进行一个更仔细的检测，以此不断类推。该算法有 30 到 50 个这样的阶段，或者说 cascade。只有通过全部阶段，算法才会判断检测到人脸。这样做的好处是：大多数图形都会在头几步就产生
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2024-08-21 16:24:11
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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识别复杂的移动模式。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分类器以达到识别目的。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。行为识别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为识
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2024-06-14 10:35:19
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# Java OpenCV 中的人体行为检测
在现代计算机视觉的应用中，人体行为检测成为了一个非常重要的研究领域。本文将介绍如何使用 Java 和 OpenCV 库进行人体行为检测，包括基本的概念、实现方法及代码示例。
## 什么是人体行为检测？
人体行为检测是指通过对视频或图像序列的分析，识别出人类行为的过程。典型的应用包括监控系统、智能家居、体育分析等。行为检测不仅涉及到人体识别，还包括
早期的理论（特征分析理论、视觉计算理论和相互作用激活理论）的共同基本点：模式识别开始于对组成模式的简单部分或其局部性质的识别，然后才识别由这些简单部分构成的模式的结构关系。20世纪70年代初 Weistein & Harris 发现客体优势效应（object superiority effect）。实验：①
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2024-05-11 12:25:09
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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
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2024-03-20 10:16:15
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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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首先来看下TNDADATASET： 随便打开一个文件简单看下如下所示： 可以大概推测出来，这里面不同维度的数据集应该是由不同的穿戴式传感器采集得到的，最后一列的class表示的是当前的行为类型。在我之前的博文里面已经做过了相关的工作了，如下：《人体行为姿势识别数据集WISDM实践》《UCI行为识别——Activity recognition with healthy older
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2024-08-05 17:03:06
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LBPH人脸识别 import cv2 import numpy as np images=[] #刘诗诗 images.append(cv2.imread("./lss/1.png",0)) images.append(cv2.imread("./lss/2.png",0)) images.app ...
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2021-03-08 10:21:00
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面部识别一直是一个热门话题，也从来没有像现在这样容易理解。在这篇文章中，我们首先介绍如何使用Python检测人脸。机器学习、人工智能和人脸识别是当前的重要课题。所以我想，使用Python来检测照片中的面孔是多么容易，这将是一件很有趣的事情。这篇文章的重点是仅仅检测人脸，而不是人脸识别，因为人脸识别实际上是为人脸指定一个名称。使用Python检测面孔的最流行也可能是最简单的方法是使用OpenCV包。
，到交互艺术展览的技术实现中，都有 OpenCV 的身影。OpenCV 起始于 199
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2023-05-22 17:23:23
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目录1. 论文&代码源2. 配置环境2.1 硬件环境2.2 软件配置3. 运行代码3.1 关于CASIA-B数据集3.2 pretreatment.py3.2.1 log2str函数3.2.2 log_print函数3.2.3 cut_img函数3.2.4 cut_pickle函数3.2.5 图像预处理完整代码3.3 config.py3.4 train.py运行结果3.5 test.p
# 基于深度学习的人体动作姿态识别
在计算机视觉领域，人体动作姿态识别是一项重要的任务，可以应用于许多领域，如智能监控、健康管理、虚拟现实等。近年来，随着深度学习技术的发展，人体动作姿态识别取得了显著的进展。
## 深度学习在人体动作姿态识别中的应用
深度学习模型可以通过学习大量的标注数据，自动提取特征并进行分类，从而实现高效准确的人体动作姿态识别。典型的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN
原创
2024-05-16 07:29:48
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人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作
原创
2024-05-15 14:01:55
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骨骼数据不像前两个数据，转成字节数组，加载到图片控件上。
一个Kinect for windows设备最多识别6个人，其中只有两个人能识别完整，一个完整的人Kinect for windows中提供了全身20个关节的点，分别为：1、头（Head），2、肩中央（ShoulderCenter），3、左肩（ShoulderLeft），4、右肩（ShoulderRight），5、左肘（Elbow
人体动作姿态识别作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来在智能监控、人机交互、运动分析和虚拟现实等场景中展现出广泛的应用前景。本章将系统阐述人体动作姿态识别的基本概念、发展历程以及核心技术路线。首先介绍从传统基于模板匹配的方法到现代深度学习驱动的端到端模型的演进过程，重点剖析两阶段识别范式——先检测后识别与直接回归骨骼关键点的区别与优劣。graph TDA[传统方法] --> B[模板匹配]D[深度学习方法] --> E[两阶段: 检测+关键点]D --> F[单阶段: 直接回归]
