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
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2024-06-23 22:52:24
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## Java人体识别
人体识别是一项广泛应用于人工智能领域的技术，它可以通过计算机视觉和深度学习算法来识别和分析人体的特征和动作。Java作为一种常用的编程语言，也提供了一些强大的工具和库来实现人体识别。本文将介绍如何使用Java实现人体识别，并提供一些示例代码来演示。
### 人体识别库介绍
Java有许多优秀的人体识别库可供选择，其中最常用的是OpenCV和Deeplearning4j
原创
2024-01-23 06:04:09
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1 OpenCV 环境的准备这个项目中需要用到 opencv 进行图片的读取与处理操作，因此我们需要先配置一下 opencv 在 java 中运行的配置。首先前往 opencv 官网下载 opencv-4.6 ：点此下载；下载好后仅选择路径后即可完成安装。此时将 opencv\build\java\x64 路径下的 opencv_java460.dll 复制到 C:\Windows\System3
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2024-02-06 21:16:03
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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
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2024-08-09 16:44:37
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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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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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文章目录前言1 实现方法传统机器视觉算法基于机器学习的跌倒检测SVM简介SVM跌倒检测原理算法流程算法效果实现代码深度学习跌倒检测最终效果网络原理最后 前言背景和意义在美国，每年在65岁以上老人中，平均每3人中就有1人发生意外跌倒，每年大约有9500位老年人死于旅行途中或跌倒；而平均年龄在65岁至69岁之间的人每200次跌倒中就有一次髋关节骨折。更严重的是，20%到30%的患者会出现中度到严重的
人体姿态估计简介人体姿态估计根据估计的关节坐标维度分为2D姿态估计和3D姿态估计。2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体的关键点，这些关键点按照关节顺序相连，就可以得到人体的骨架，人体2D骨架表现形式如下所示：3D姿态估计的目标是从图像或视频中估计人体基于某点的人体三维关节坐标(x, y, z)，一般以人体的臀部(Hip)关节为基点，本质上是一个回归问题。人体姿态估计应用动作识别追踪一段时间内一
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2023-10-01 18:47:42
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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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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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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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随着社会的发展，快速有效的自动身份验证在安防领域变的越来越迫切。由于生物特性是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个体差异性，是身份验证的最理想依据。利用人脸属性进行身份验证又是最自然直接的手段，相比其它人体生物特性，它具有直接、友好、方便的特点，更容易被用户所接受且不易察觉。一、人脸属性识别与算法人脸是一种非常重要的生物特征，具有结构复杂、细节变化多等特点，同时也蕴含了大量的信息，比如性别、种族
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2023-10-01 11:48:50
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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
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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
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2024-03-08 21:25:20
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人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份鉴别一种技术，它综合运用了数字图像/视频处理、模式识别等多种技术。
1、人脸识别技术概念
人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份鉴别蝗一种技术，它综合运用了数字图像/视频处理、模式
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2024-01-21 02:48:56
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# Java 实现人体姿态识别的流程及代码详解
人体姿态识别是一种利用计算机视觉技术分析人体的姿态和动作的技术，广泛应用于运动分析、医疗健康等领域。对于初学者来说，使用 Java 实现人体姿态识别可能会有些困难，但通过系统性的学习和实践，你将能够掌握这项技术。
## 整体流程
在实现人体姿态识别之前，我们需要了解整个流程。下面是一个简单的流程图展示：
| 步骤 | 描述 |
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前言OpenPose是基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架写成的开源库，可以实现人的面部表情、躯干和四肢甚至手指的跟踪，不仅适用于单人也适用于多人，同时具有较好的鲁棒性。可以称是世界上第一个基于深度学习的实时多人二维姿态估计，是人机交互上的一个里程碑，为机器理解人提供了一个高质量的信息维度，其理论基础来自：OpenPose：Realtime Multi-Person 2D Pose Es
# 视频人体行为识别的Java实现
视频人体行为识别（Video Human Action Recognition）是计算机视觉领域的一项重要任务。它旨在从视频序列中检测和识别人体的行为。这一技术在监控、体育分析和人机交互等多个领域都有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Java实现基本的人体行为识别，并提供相关代码示例。
## 行为识别的基本原理
人体行为识别通常涉及多个步骤，包括视频捕获、特
原创
2024-10-14 06:05:48
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作者：Ivan Grishchenko & Valentin Bazarevsky谷歌MediaPipe Holistic为突破性的 540 多个关键点（33 个姿势、21 个手和468 个人脸关键点）提供了统一的拓扑结构，并在移动设备上实现了近乎实时的性能。视频演示：
在移动设备上对人体姿势、人脸关键点和手部追踪的实时同步感知，可以实现各种有趣的应用，如健身和运动
