最近自己在一边看机器学习视频的同时一边在看最近关于基于骨骼的动作识别的论文，An Attention Enhanced Graph Convolutional LSTM Network for Skeleton-Based Action Recognition这篇是CVPR2019的一篇论文，上周把这篇论文看了一遍（差不多就是单纯的翻译了一遍），今天又没事翻看了一下，下面我把我自己在阅读的过程自己
Revisiting Skeleton-based Action Recognition解读摘要1. 简介2. Related Work2.1 基于3D-CNN的rgb视频动作识别2.2 基于GCN的骨骼动作识别2.3 基于CNN的骨骼动作识别3. Framework3.1 Pose Extraction3.2 From 2D Poses to 3D Heatmap Volumes3.3 基于骨
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2023-10-07 20:00:32
537阅读
## Python行为识别行为骨骼框架检测动作识别动作检测行为动作分类
### 简介
在本文中，我将向你展示如何使用Python来实现行为识别、行为骨骼框架检测、动作识别与动作检测以及行为动作分类等功能。本文将详细阐述整个流程，并提供相应的代码示例和注释以帮助你理解和实施。
### 流程概述
下表展示了完成这个任务的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤
原创
2023-08-25 16:47:50
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一、简介 实现人体检测，通常采用人体姿态估计（Human Posture Estimation），即将图片中已检测到的人体关键点正确联系起来，从而实现人体姿态的估计，实现人体的检测。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等。 通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算，可以估计人体当前的姿态。同时如果增加时间序列，在一段时间内观测人体关键点的位置变化，可以更加准确
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2023-12-15 18:25:01
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Revisiting Skeleton-based Action Recognition（PoseC3D 基于Paddle复现）1.简介人体骨架作为人类行为的一种简洁的表现形式，近年来受到越来越多的关注。许多基于骨架的动作识别方法都采用了图卷积网络（GCN）来提取人体骨架上的特征。尽管在以前的工作中取得了积极的成果，但基于GCN的方法在健壮性、互操作性和可扩展性方面受到限制。在本文中，
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2023-11-20 15:24:06
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#!/usr/bin/python3
#!--*-- coding: utf-8 --*--
from __future__ import division# 精确除法
import cv2
import os
import time
import math
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-05-11 20:11:50
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m 在本教程中，我们将学习如何使用python中的mediapipe库进行实时3D骨架检测。首先，我们得用pip下载下来我们需要用到的模组：pip install mediapipe这个工具不仅得到了谷歌的支持，而且Mediapipe中的模型也被积极地用于谷歌产品中。因此，这个模组，超级牛皮。现在，MediaPipe的姿势检测是高保真（高质量）和低延迟（超快）的最先进的解决方案，用于在低端设
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2023-10-07 21:58:39
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【功能模块】 ①：视频采集模块：获取摄像头实时视频流，支持多摄像头选择与切换，计算实时帧率 ②：骨骼检测模块：基于Medi
Why：为什么要使用ST-GCN？ST-GCN网络训练好之后要达到的效果就是：用户提供一段视频，网络会输出视频中人的动作分类。类似于上图中的视频，如何来识别视频中的人在做什么动作呢? 视频其实就是一帧一帧的图片拼接而成的，而传统处理图像识别的网络最常用的就是CNN（卷积神经网络），那ST-GCN是否跟CNN有关系呢？为什么要使用这个网络呢？可以从以下三点来理解：(1) 输入
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2024-01-08 11:20:07
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今天说说使用深度学习进行目标检测的文章，第一部分讲讲Single shot detector（SSD）和MobileNet。这二者相结合，可以用来实现更快速的，实时的目标检测，尤其是在资源有限的设备上（包括Raspberry Pi, smartphones等等）。这里就说说如何使用OpenCV中的dnn模块，用来导入一个实现训练好的目标检测网络。使我们可以把图像传送到深度网络中，然后得到图中每个物
# 如何实现Python动作识别
## 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 前期准备
开发环境配置 --> 数据集准备 --> 模型选择 --> 训练模型
section 实现动作识别
数据预处理 --> 模型加载 --> 动作检测 --> 结果展示
```
## 每个步骤具体操作
原创
2024-04-28 04:33:59
100阅读
# Python 动作识别：应用与实践
动作识别是计算机视觉和机器学习领域的一个重要任务，它涉及从视频或实时流中识别和分类动作。近年来，随着深度学习的发展，使用 Python 对动作进行识别已经成为一个热门话题。本篇文章将带你了解 Python 动作识别的基本概念、应用场景以及具体实现。
## 什么是动作识别？
动作识别是一种识别特定活动或动作的技术，它通常用于视频分析、智能监控、娱乐、体育
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
186阅读
本系统的开发涉及多个领域的关键技术，本章将对这些核心技术进行介绍，为后续的系统设计与实现奠定基础。
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
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2023-12-11 13:55:14
679阅读
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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如果你已经熟悉编程的概念，理解并在C#语言方面有一定经验，并熟悉面向对象编程思想和设计概念，了解3D图像学和向量数学知识。不妨来看看吧！ Leap Motion是什么？ 一种基于计算机视觉原理的识别技术,简单来说，Leap Motion是基于双目视觉的手势识别设备。主要是利用手势控制gameobject的变换（移动、旋转等）等。 一只手上有29根骨头，29个关节，123根韧带，48根神经，30根动
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2024-06-14 20:35:55
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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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骨架细化算法的实现（程序写的比较巧妙）一、算法原理1.文章整体的思路2. 判断像素点是否要被删除的`规则`(1)文章中的第三小节展示了如何判断像素点是否被删除的条件(2)条件的同等变换（转化成几何的形式更好理解）a.第一次子迭代b.第二次子迭代3. 数据结构的设计(1) 表示像素P的八个邻居(uchar)surround(2) 第3个条件的表示(3)定义像素属性的描述子Descriptor(4)
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
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2024-01-31 14:57:03
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