X光透视长期以来似乎只是一种天马行空的幻想，但在过去的十年中，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的Dina Katabi教授领导的研究小组不断研究，让透视墙壁的想法不再那么遥远。最新项目“RF-Pose”使用人工智能教导无线设备从墙壁的另一端感知人们的姿势和动作。研究人员使用神经网络来分析无线电信号，从人身上反弹，然后创建一个动态的人体线图，比如走路，停顿，坐下并移动其四肢。该团
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2024-01-17 20:04:35
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人体姿态估计当前主流研究的基础问题和难点一、基本定义：从单张RGB图像中，精确地识别出多个人体的位置以及骨架上的稀疏的关键点位置。二、基本任务：给定一张RGB图像，定位图像中人体的关键点位置，并确定其隶属的人体。 直观的问题： 关键点及周围的局部特征是什么样的？ 关键点之间、人体肢体的空间约束关系是什么样的，以及层级的人体部件关系是什么样的？ 不同人体之间的交互关系是什么样的，人体与外界环境之间的
游戏开始后，随着音乐会给出不同的动作提示，用户按照提示摆出正确动作即可得分。援引官方说法，“尬舞机”主要应用了今日头条 AI Lab 自主开发的“人体关键点检测技术”，依靠这项技术，抖音能够检测到图像中所包含人体的各个关键点的位置，从而实现从用户姿态到目标姿态的准确匹配。都牵涉到计算机视觉中的一个细分领域： 人体姿态估计（pose estimati
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2023-12-20 23:10:03
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(COMPUTER VISION)Today we are going to learn how to work with images to detect faces and to extract facial features such as the eyes, nose, mouth, etc. There’s a number of incredible things we can d
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2023-11-15 22:18:47
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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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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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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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# Python人体动作识别
人体动作识别（Human Action Recognition）是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它涉及通过传感器、摄像头或者其他输入设备对人的动作进行分析和理解。随着深度学习和计算机视觉的迅速发展，使用Python进行人体动作识别已变得相对简单而有效。
## 1. 人体动作识别的基本概念
人体动作识别是指在视频或者实时流数据中，识别出人类所执行的特定动作。例
1、姿态识别项目2、姿态估计模型选取3、分类模型选取4、姿态识别实验1、姿态识别项目需求：自然场景实时检测人体的关键点位置并判断人体的动作。即fps>=30。思路：1、首先利用姿态估计模型判断关键点位置并保存关键点位置坐标2、将关键点保存，并利用分类模型对其进行训练以分类关键点：由于要实时即终端部署，所以姿态估计以及分类模型均使用轻量级模型2、姿态估计模型选取1、movenet_lighti
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2024-08-07 09:00:08
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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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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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【产品介绍】 Deepmotion是一家专注于使用AI技术进行动作捕捉和3D身体追踪的公司。自2014年成立以来，Deepmotion一直致力于让数字角色通过智能的动作技术变得栩栩如生。 Deepmotion提供了多种与动作数据相关的服务，其中最引人注目的是Animate 3D，这是一个可以让用户从视频中生成3D动画的在线平台。除此之外，Deepmoti
# 人体动作识别算法Python实现流程
## 1. 概述
在本文章中，我们将讨论如何使用Python实现人体动作识别算法。人体动作识别算法是一种通过分析和解释人体姿势、动作和动作序列的技术。它可以应用于许多领域，包括运动分析、健身监测、虚拟现实等。
## 2. 实现步骤
以下是实现人体动作识别算法的步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 数据收集 |
原创
2023-12-26 06:18:25
238阅读
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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theme: scrolls-light一、前言为了快速识别图片的内容，我们借助于Python的两个库，分别是opencv和Pillow。 1.1 OpenCVOpenCV全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV可用于解决如下领域的问题：增强现实人脸识别手势识别人机交互动作识别运动跟踪物体识别图像分割机器人 OpenCV
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2024-08-09 17:08:45
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最近在学open pose相关的东西，OpenPose是卡内基梅隆大学的开源项目，它能支持2D和3D的多人关键点识别，支持手部、面部、脚部识别，单人运动姿势估计。 用官方提供的案例实现识别图片和视频中多人，实现动态的人体骨骼模型捕捉，不需编程，不需安装CMake，cuda等。 地址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/r
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2023-11-28 21:09:30
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人脸检测+标注 利用Dlib官方训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定，利用 opencv 进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号；68点标注模型下载: https://github.com/davisking/dlib-models 或者http://dlib.net/files/shape_predictor_6
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2023-06-26 23:51:25
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第一次写博客，想和大家分享一下最近学习的人体姿态估计及其应用。一、人体姿态估计的介绍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(H
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2023-11-10 18:11:29
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引言随着人机交互技术飞速发展，人体姿态估计技术越来越受到重视。姿态估计作为人体行为识别的重要组成部分，近年来逐渐成为计算机视觉领域的一个重要的研究热点。由于人体结构和姿态的复杂性以及视觉理论的局限性，最初人体姿态估计算法仅从图像或者视频当中预测人体二维骨架节点的坐标位置。2015年马普所提出了由姿态与体型参数驱动的蒙皮多人线性模型，由于该模型具有出色的建模效果与快速的计算效率，许多团队提出了利用该
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2024-02-23 10:25:32
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OpenPose是一个利用OpenCV和Caffe并以C++写成的开源库，用来实现多线程的多人关键点实时检测，作者包括Gines Hidalgo,Zhe Cao,Tomas Simon,Shih-En Wei,Hanbyul Joo以及Yaser Sheikh。即将加入（但是已经实现！）身体+手势+人脸估计展示: 尽管该库使用了Caffe,但是代码还是很容易向其他框架（如Tensorflow 或者
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2024-05-31 11:57:34
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