一个关于姿势识别的总结

最新推荐文章于 2025-10-30 13:17:30 发布
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一个关于姿势识别的小总结

 

http://diuf.unifr.ch/diva/web/site/index.php/teaching-seminars/10-seminars/125-gesture-recognition

 

Tangyongkang
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22、实时行人重识别与新型手部姿势识别技术解析
yyy34的博客
09-15 17
本文介绍了实时行人重识别和新型手部姿势识别两项计算机视觉技术。行人重识别采用HSV颜色空间下的共生矩阵进行特征提取，并结合SFFS算法选择显著身体条纹，有效平衡了计算成本与识别准确率；手部姿势识别则提出基于混合小波网络（HFWN）与模糊决策支持系统（FDSS）的融合方法，解决了传统HFWN在分类阶段因系数范围差异导致的识别误差问题。实验结果表明，两种方法在各自任务中均优于现有技术，具有良好的实时性与应用前景。
姿势检测的动作识别
05-18
动作识别 训练 python ActionRecognition/train_action_from_pose.py 测试 通过getpersonpose_array获取信息，然后运行 python ActionRecognition/test_action_from_pose.py 其中，person02_boxing_d2_uncomp 和 person05_walking_d1_uncomp 需要预先通过 PosturalRecognition/test/VideoCapture.py 进行预处理 最后输出动作发生的概率
姿态识别
weixin_43353324的博客
06-01 447
安装cuda https://blog.youkuaiyun.com/qq_32408773/article/details/84112166##
姿态估计：MediaPipe 实现人体关键点检测与动作识别
最新发布
m0_58057606的博客
10-30 1670
姿态估计是计算机视觉中的一项关键技术，用于检测和跟踪人体关键点（如关节位置），并基于这些点识别动作（如行走、举手）。MediaPipe 是由 Google 开发的开源框架，提供高效、实时的姿态估计解决方案。下面我将逐步解释如何利用 MediaPipe 实现人体关键点检测和动作识别，确保内容结构清晰、易于理解。通过以上步骤，您可以快速实现人体姿态估计系统。以下 Python 代码使用 MediaPipe 实现关键点检测和简单动作识别（以“举手”为例）。基于检测到的关键点，动作识别通过分析点的运动模式来实现。
Windows 入门 AI 视觉处理 --- 搭建姿势识别应用 之 利用NVIDIA Maxine识别人体姿势
专注于人工智能领域的小何尚
05-18 1293
随着AI技术的发展, 数字内容创建业务也变得越来越火热。人脸美化，身材修图，虚拟姿势和背景等功能也让我们的照片视频等数字内容越来越丰富。而在这些功能背后，离不开姿势识别，人脸特征点识别，虚拟背景，现实增强等技术的支持。 NVIDIA Maxine是一套GPU加速的SDK，它用人工智能重塑了音频和视频，提升了标准麦克风和摄像头的能力。Maxine提供最先进的实时人工智能音频、视频和增强现实功能，可内置到端到端深度学习流程中。使用一个标准的摄像头，使实时身体姿态识别成为可能。能够让您享受有趣、迷人的AR效果。
深度学习openpose人体姿态检测识别-动作检测
11-17 4590
我们提出了一种有效检测多人图像中的2D姿势的方法。该方法使用非参数表示，我们称之为部分亲和力字段（PAF），用于学习将图像中的身体部位与个体联系起来。该体系结构编码全局上下文，允许贪婪的自下而上解析步骤，无论图像中的人数多少，同时实现高精度和实时性能。架构旨在将学习关节点和关节点之间的连接融合起来，通过相同顺序的两个分支进行关联预测。
姿态估计与人体动作识别的多任务深度学习模型
浪浪的博客
04-13 2万+
最近在做一个人体康复训练的项目，一开始考虑到人体康复训练需要肢体的细微动作，所以先使用人体姿态估计识算法提取骨骼点，再根据人体骨骼点来识别动作（后来发现也不一定这样），并组合成一个端对端的模型，正好找到了最近的一篇论文《2D/3D Pose Estimation and Action Recognition using Multitask Deep Learning》。看完这篇论文来和大家分享一下...
精选资源
人体行为分析 行为分析Demo，人体姿势识别
06-30
这个Demo对于开发者来说，是一个很好的学习和实践资源，它可以帮助理解如何将深度学习应用于行为分析和人体姿势识别，并且可以在此基础上进行定制化开发，满足特定场景的需求。同时，通过观看视频效果（链接已提供）...
HMM姿势识别MATLAB实现代码
姿势识别是计算机视觉领域的一个重要分支，主要任务是根据图像或视频数据自动识别和分类人体的姿态。这一过程包括人体关键点检测、人体姿态估计、姿势分类等关键步骤。使用HMM进行姿势识别的优势在于，它能够考虑到...
高效头部姿势识别代码：深入解读和实践
总结来说，本资源是关于头部姿势识别的实用工具，适合研究者或开发者使用，以便于进行进一步的研究开发或应用于实际项目中。资源中的代码经过测试验证，表明其在头部姿势识别任务上的表现非常出色，是学习和实践头部...
毕业设计：基于 BlazePose 算法的机器人人体姿势识别与模仿.zip
12-25
本项目聚焦于“基于 BlazePose 算法的机器人人体姿势识别与模仿”，这是一项涉及计算机视觉、机器学习以及机器人技术的综合应用。BlazePose 是 Google Medialab 推出的一种高效且准确的人体姿态估计算法，它在实时...
人体姿态识别
10-26
CVPR2017的最新论文，实时的人体姿态估计算法。对深度学习爱好者有帮助
姿态识别图片处理程序
07-17
用于对姿态识别出来的批量图片和数据的处理，对人体进行编号并输出，前提是手中已经有了对应的图片中人体各关节点参数文件
opencv做的姿态检测项目
03-12
利用opencv做的人物姿态检测，采用了SVM训练样本
20220330 姿态估计、动作识别
GAOSHIQI5322688的博客
03-30 2065
https://www.cnblogs.com/sakuraie/p/13341507.html
【计算机视觉40例】案例26：姿势识别
计算机视觉之光
08-10 2435
计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论的基础上，介绍了计算机视觉领域内具有代表性的40个典型案例。这些案例中，既有传统的案例（数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测、手势识别、隐身术、以图搜图、车牌识别、图像加密、指纹识别等），也有深度学习案例（图像分类、风格迁移、姿势识别、实例分割等），还有人脸识别方面的案例（表情识别、驾驶员疲劳监测、识别性别与年龄等）。...
【论文阅读】基于深度神经网络的人体运动姿态估计与识别
热门推荐
屿十_
09-13 2万+
研究内容：本文以估计与识别羽毛球运动员运动姿态为背景，设计了一套人体姿态评估系统，用于羽毛球运动员运动过程中人体姿态的估计和识别，并根据人体标准姿态库给出评估结果。 关键词：人体姿态估计与识别，羽毛球，深度神经网络，局部评估，相似度 一、绪论 1、研究背景 运动过程中，标准的运动姿态不仅可以决定运动的效果，也可以最大限度保护运动员不受伤害。 早期的人体动作识别都需要借助外接设备的辅助，非常不方便，随着机器学习和深度学习的发展，使计算机可以仅通过摄像头等设备就能够感知人体动作。 在人体动作识别中，首先最关键的
python姿态检测实现多人多姿态识别python行为识别openpose行为骨骼框架检测动作识别动作检测行为动作分类
babyai996的博客
03-09 7716
将待识别视频序列的每帧静态图像输入训练好的空间通道卷积神经网络，对网络参数进行微调后，进行训练和测试，并输出待识别视频序列的每帧静态图像对应的各个类别的概率值；h和w分别是第t帧静态图像的宽度和高度；步骤三、采集待识别视频序列，将待识别视频序列切割为每帧静态图像来作为训练集和测试集数据，对步骤二训练好的空间通道卷积神经网络的参数进行微调后，利用训练集和测试集的每帧静态图像对空间通道卷积神经网络进行训练和测试，输出待识别视频序列的每帧静态图像对应的各个类别的概率值P1,P2，…
牛！Python 也能实现图像姿态识别溺水行为了！
AI科技大本营
06-30 8323
作者 | 李秋键责编 | Carol封图 | 优快云 下载自视觉中国众所周知随着人工智能智能的发展，人工智能的落地项目也在变得越来越多，尤其是计算机视觉方面。所以今天我们也是做一个计算...
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