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2024-02-01 20:06:30
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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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# 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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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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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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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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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
视频中行为识别公开数据库汇总OpenCV学习笔记OpenCV文章OpenCV学习怎么使用OpenCV进行人脸识别比赛通知传送门：css哒传送门 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
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2015-06-24 15:15:00
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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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机器之心编译 参与：路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据，今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA，希望能够帮助开发人类动作识别系统。教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破，但是
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2024-08-10 10:54:46
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1.2 为什么要行为识别行为识别事实上在很多地方有非常广 泛的应用，下面举几个例子。第一个例 子，据估计在中国已经安装了 6 000 万以 上的监控摄像头。现在技术瓶颈在哪里？ 在于计算机系统不理解监控摄像头录下 的视频里面有什么人、在发生什么行为。 所以说，目前的监控系统还不能很好地 理解这个世界。从这个意义来讲，要想 把目前的监控系统变得真正智能化，真 正能够充分发挥监控数据的作用，还需 要对
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2024-06-15 22:38:11
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# 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
视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据，今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA，希望能够帮助开发人类动作识别系统。 教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破，但是识别视频中的人类动作仍
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2024-01-04 13:58:46
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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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前言毕设要用到基于图神经网络的动作识别方法，因此要阅读一系列GCN相关文章，后面会出一个专门关于GCN的专栏。论文全称：Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition，AAAI 2018。摘要与论文贡献人体骨骼间的相互作用为人类的动作识别提供了重要的信息。传统的骨骼建模方法通常依
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2024-01-30 14:17:51
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在计算机视觉领域，人体识别算法是一个重要的研究课题。近年来，PyTorch因其灵活性和高效性，成为开发和训练深度学习模型的首选框架。本文将详细探讨“PyTorch的人体识别算法”的实现过程，通过背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景等方面全面解析。
## 背景描述
人体识别算法用于自动检测和识别图像中的人类，这一技术广泛应用于安防、医疗、智能家居及娱乐等领域。根据需求和应用的
1. 写在前面大概两个月前，接到一个小任务，要做一个深度学习在人体姿态识别领域的一些调研，以前也没做调研相关的事情，连格式怎么写都不知道，前前后后看了接近20篇论文，然后就写下来这篇小总结，感觉都不能算是调研，文章主要列出了一些相关的数据集以及深度学习的方法包括基于无监督学习的行为识别、基于卷积神经网络的行为识别、基于循环神经网络以及一些拓展模型的方法。当然，这里面提到的很多模型都不是最新的技术，
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2018-02-07 09:57:00
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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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