行为识别

最新推荐文章于 2025-02-07 10:02:23 发布
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#计算机视觉

本文综述了人体行为识别领域的关键技术，包括基于3D卷积神经网络的行为理解方法、行为定位与检测技术、利用轨迹池化深度卷积描述符进行行为识别的研究，以及长期递归卷积网络在视觉识别和描述中的应用。此外，还整理了行为识别相关的公开数据集。




Reading papers_10(人体行为识别特征点提取小综述)

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基于3D卷积神经网络的人体行为理解（论文笔记）


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视频中行为识别公开数据库汇总

人体行为识别数据集

人体视觉数据库




Python-PyTorch行为识别模型库
08-11
流行动作识别模型的代码，在某事物数据集上进行验证。
行为检测代码
03-17
选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。算法总体效果可以，误检较少。
Python-MMActionPyTorch开源视频行为识别工具包
08-11
MMAction：PyTorch开源视频行为识别工具包
行为识别Action Detection概述及资源合集（持续更新...）
Gavinmiaoc的博客
07-24 3万+
随着深度学习技术的发展，以及计算能力的进步（GPU等），现在基于视频的研究领域越来越受到重视。视频与图片最大的不同在于视频还包含了时序上的信息，此外需要的计算量通常也大很多。 这篇主要介绍Action Recognition（行为识别）这个方向。这个方向的主要目标是判断一段视频中人的行为的类别，所以也可以叫做Human Action Recognition。虽然这个问题是针对视频中人的动作，但基...
基于深度学习的行为识别（Deep Learning-based Action Recognition）
牛肉胡辣汤
09-28 2874
请注意，这只是一个简化的示例代码，实际的时空特征提取任务中可能需要更复杂的模型和数据预处理步骤。请注意，这只是一个简化的示例代码，实际的行为分类任务中可能需要更复杂的模型和数据预处理步骤。需要注意的是，这只是一个简化的示例代码，实际的行为识别任务中可能需要更复杂的模型和数据预处理步骤。未来，我们可以通过进一步研究和优化算法，解决这些挑战，并将深度学习算法应用于更多的行为识别任务中。传统的行为识别方法通常依赖于手工设计的特征和分类器，但是这种方法的效果受限于特征的表达能力和分类器的泛化能力。
精选资源
＜项目代码＞YOLOv8 学生课堂行为识别＜目标检测
11-06
YOLOv8学生课堂行为识别项目是一个深度学习应用，专注于通过目标检测技术自动识别和分析学生在课堂上的行为。该项目采用的YOLOv8算法代表了You Only Look Once系列算法的最新版本，这些算法以其快速准确的目标检测...
archery.mp4 行为识别 pytorchvideo demo演示视频（行为识别）
07-30
https://pytorchvideo.org/docs/tutorial_torchhub_inference#load-an-example-video archery.mp4 pytorchvideo demo演示视频
行为识别数据集-真实监控视角柜台抄写行为检测数据集1156张(含voc和yolo格式标签文件).zip
12-19
行为识别数据集--真实监控视角柜台抄写行为检测数据集1156张(含voc和yolo格式标签文件).zip行为识别数据集--真实监控视角柜台抄写行为检测数据集1156张(含voc和yolo格式标签文件).zip行为识别数据集--真实监控视角...
使用 KTH 数据集进行人类行为识别 附Matlab代码.rar
最新发布
03-11
KTH数据集作为研究人类行为识别的一个重要数据集，它包含了不同人物在不同环境条件下进行不同行为的视频序列，为行为识别技术的发展提供了宝贵的数据资源。 本文档介绍的是如何使用KTH数据集进行人类行为识别，并...
精选资源
基于 YOLOv5 的行为识别
05-18
行为识别是计算机视觉领域中的一个重要课题，旨在通过分析视频或连续图像序列来理解人类的行为活动。本项目将YOLOv5应用于行为识别，旨在提高识别效率和准确性。 一、YOLOv5详解 YOLO（You Only Look Once）是一种...
人行为识别代码，需要的过来看看，多提宝贵意见。
05-13
一段异常行为识别的代码，可以判断出除正常行走外的其他行为，标为异常。
人体行为识别aip-python-sdk-4.15.1.zip
01-04
人体行为识别的API接口
基于python的人体状态识别
05-23
本程序实现了对人体不状态的识别，可以用在人体步态识别、识别检测、信息加密等领域，能够实时显示识别的结果，可以直接运行。
行为识别数据集
12-27
总结了行为识别方面常用的数据集，主要包括国外的行为识别数据集
行为识别综述
07-30
该文档包含了比较全面的行为识别的综述，以及深度学习的最近进展，能够帮助大家尽快掌握该领域的发展现状，为大家理清研究思路提供一定的帮助和参考。
基于深度学习的行为识别与分析
斌擎科技
02-07 408
本项目的目标是通过深度学习技术构建一个行为识别与分析系统，能够识别视频中的各种人类行为。系统将通过处理视频帧中的图像数据，结合时序信息来预测行为类别。数据准备与预处理：从视频中提取每一帧图像，并进行必要的预处理操作（如图像缩放、标准化等）。模型构建与训练：构建深度神经网络进行行为识别，包括CNN特征提取层和RNN时序建模层。评估与优化：利用准确率、精确率、召回率等指标评估模型的性能，并优化模型。为实现这些目标，本文将首先介绍如何安装环境，如何准备数据集，然后详细介绍如何构建并训练深度学习模型。
基于深度学习的Action Recognition（行为识别）【二】
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事了拂衣去，深藏功与名
01-20 3万+
本文发表在：知乎专栏 看了近一个月的论文，对行为识别领域中目前主流的基于深度学习的方法算是有了基本的认识。但今天只做总结，关于每一篇论文的详细理解，之后有时间补上。也欢迎指正交流。 下图为目前主流模型的比较。其中T3D标称效果好于I3D，但由于结果是作者复现得来，故在这里不做比较。顺序自上向下按UCF101的准确率排列。
基于深度学习的行为识别方法综述
PiggyRuns的博客
12-06 1万+
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码
人体行为识别经典入门资料分享
人体行为识别技术是计算机视觉领域中的一个重要分支，其核心目的是让计算机能够理解并解释视频中的动作信息。随着技术的发展，行为识别技术在智能监控、人机交互、视频检索等多个方面得到了广泛应用。本文将围绕...
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