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基于CNN与Kinect的动作识别Matlab完整源码及数据包(含项目说明,适用于毕业设计).zip

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简介:
本资源提供基于CNN与Kinect的动作识别系统Matlab完整代码和数据集。包含详细项目文档,适合用于学术研究或毕业设计项目。 基于CNN和Kinect进行动作识别的matlab完整源码及项目资料包括数据集与详细文档。此资源适用于毕业设计、课程作业或大作业。 具体文件功能如下: - 使用get skeleton data 获取骨架线数据; - 利用train skeleton net对模型进行训练; - 使用recognition函数实现动作识别并显示结果; - deepth map在深度图上绘制骨骼点信息; - vid skeleton展示动态骨架线条变化; - SkeletonView 函数用于绘制和可视化骨架线。 文件夹内的get_poin_data脚本可以直接获取骨骼点数据,并将其存储以供训练pb神经网络使用。

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  • CNNKinectMatlab).zip
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    本资源提供基于CNN与Kinect的动作识别系统Matlab完整代码和数据集。包含详细项目文档,适合用于学术研究或毕业设计项目。 基于CNN和Kinect进行动作识别的matlab完整源码及项目资料包括数据集与详细文档。此资源适用于毕业设计、课程作业或大作业。 具体文件功能如下: - 使用get skeleton data 获取骨架线数据; - 利用train skeleton net对模型进行训练; - 使用recognition函数实现动作识别并显示结果; - deepth map在深度图上绘制骨骼点信息; - vid skeleton展示动态骨架线条变化; - SkeletonView 函数用于绘制和可视化骨架线。 文件夹内的get_poin_data脚本可以直接获取骨骼点数据,并将其存储以供训练pb神经网络使用。
  • Python和OpenCV手指静脉).zip
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    本资源包含用于手指静脉识别系统的Python代码与OpenCV库实现,附带训练数据集及详细文档。适用于相关领域研究或毕业设计参考。 基于Python+OpenCV实现的手指静脉识别源码、数据集及项目介绍(毕业设计): - **根目录**: - `Loader.py`:用于读取并预处理数据,处理好的数据将会保存到Temp中。 - `MyModel.py`:今天(6月18日)尝试写的模型,目前效果已经和vgg16相当。 - `Train.py`:训练的主代码,模型会保存为Model.pth,并将日志(loss曲线)保存至TrainLog目录下。 - `Test.py`:测试的主代码,输出多项指标并将混淆图的日志保存到TestLog。 - **Demo文件夹**: - `fingerVainRec.py`:后端部分,整合了上述代码,默认使用myModel模型。 - `main.py`:前端功能实现部分。 - `Ui_mainWidget.py`:前端样式部分。 - **其他**: - Models目录包含了今天(6月18日)训练的模型及答辩用到但因体积过大未包含在内的vgg16模型; - Logs记录了对应的损失曲线。
  • JSP和Servlet在线蛋糕商城库().zip
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    本资源提供了一个基于JSP和Servlet技术构建的在线蛋糕商城完整源代码及其数据库设计方案。适合用作大学计算机专业学生进行毕业设计、课程项目或个人学习研究之用。文件内附有详细的项目文档说明,便于使用者快速上手与二次开发。 该项目源码为个人毕业设计作品,并已测试通过且成功运行后上传资源库。答辩评审平均成绩达到94.5分,用户可以放心下载使用!适合计算机相关专业(如人工智能、通信工程、自动化及软件工程等)的在校学生、教师或企业员工作为学习材料或者项目参考。 该代码适用于以下场景: - 毕业设计 - 课程作业 - 初期立项演示 如果基础较好,可以在现有基础上进行修改以实现更多功能。具体而言: ### 前台功能包括: 1. 商品展示:推荐商品及按类型分类。 2. 推荐逻辑涵盖条幅、热销与新品推荐。 3. 显示商品详细信息。 4. 用户可将商品添加至购物车并编辑相关数量等信息。 5. 支持用户登录和注册,以及个人信息(包括密码和收货地址)的修改功能。 6. 提供购物车内商品支付选项及订单查询服务。 7. 根据关键字搜索所需的商品。 ### 后台管理: - 管理员权限下可进行多项操作如:订单状态更新、用户信息维护以及商品类目与具体产品相关管理等。值得注意的是,在删除特定对象时需遵循一定的顺序(例如先移除关联的子项)以确保数据一致性。 ### 开发环境配置: - 使用IDEA 2017.3.5作为开发工具; - Tomcat服务器版本为8.5.42; - MySQL数据库版本为5.7; - JDK版本是1.8_211; - 插件包括c3p0、DButil等,具体jar包信息位于项目文件的/web/WEB-INF/lib目录下。 ### 本地部署步骤: 1. 安装MySQL数据库。 2. 执行cakeshop.sql脚本以初始化数据结构和预设内容。 3. 修改配置文件中的连接字符串及相关凭证信息。 4. 使用IDEA导入并指定正确的JDK版本设置。 5. 配置Tomcat服务器环境并在其中部署项目。 完成上述步骤后即可启动应用程序,进行进一步的功能测试与调试工作。
  • PythonPyTorch手语系统集(
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    本项目为基于PyTorch构建的手语识别系统,提供全面的源代码与训练数据集,旨在帮助学生和研究者完成相关领域的毕业设计。 本项目提供了一个基于PyTorch的手语识别系统源码及数据集。所使用的数据集为中科大CSL连续手语数据集,在验证集中实现了最高准确率96.37%、最低错词率5.36%和最低损失值0.2052的性能指标。 为了使用该数据集,用户需要下载SLR_Dataset文件夹中的100个文件(位于SLR_Dataset[连续句子]及SLR_Datasetcolor目录下),并将这些文件放入本项目的SLR-Final-Epoch100/datasets/CSL_Continuouscolor 文件夹中。
  • ASP.NET三层架构车辆租赁管理系统库().zip
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    本资源提供一个完整的ASP.NET三层架构车辆租赁管理系统的源代码和数据库,内附详细文档说明,非常适合用于计算机专业学生的毕业设计。 【资源说明】1. 该资源内的项目代码均经过测试并成功运行且功能正常后才上传,请放心下载使用。2. 适用人群:主要针对计算机相关专业(如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程、数学和电子信息等)的学生或企业员工,具有较高的学习借鉴价值。3. 这些资源不仅适合初学者进行实战练习,同样适用于大作业、课程设计及毕业设计项目,并可作为初期项目的演示材料。欢迎下载并互相学习,共同进步!
  • MATLABPCA算法人脸人机界面文档
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    本作品为基于MATLAB的人脸识别系统毕业设计项目,采用PCA算法实现人脸识别功能,并提供完整源代码、详细说明文档和测试数据。 资源内容:基于MATLAB实现的PCA人脸识别人脸识别系统及GUI操作界面的设计(包含完整代码、说明文档与数据)。该代码具备参数化编程的特点,便于用户根据需求调整相关参数,并且整体编写思路清晰明了,注释详尽。 适用对象包括但不限于工科学生、数学专业的学习者以及算法方向的学习人员。作者是一位在某大厂工作超过十年的资深算法工程师,在MATLAB、Python、C/C++和Java等编程语言中积累了丰富的经验,尤其擅长智能优化算法、神经网络预测技术、信号处理方法、元胞自动机应用、图像处理技巧及智能控制策略等多个领域的实验研究。作者欢迎与各界学习者进行交流探讨,共同进步。
  • Java家庭财务管理系统库().zip
    优质
    这是一个基于Java开发的家庭财务管理系统源代码和数据库资源包,包含详细的项目说明文档。此项目非常适合用作计算机专业学生的毕业设计作品。 基于Java开发的家庭财务管理系统源码+数据库+项目说明(毕业设计优选项目).zip包含以下内容:SQL文件、环境配置文件模板(包括Nacos中的配置)。该项目主要针对计算机相关专业的学生进行毕设以及需要实战练习的Java学习者,同时也适用于课程设计和期末大作业。资源中包含了项目的源代码、数据库脚本及详细的项目说明文档,可以直接用于毕业设计或作为学习参考借鉴。
  • MATLAB指纹系统GUI界面和所有(优质).zip
    优质
    本项目为一个基于MATLAB开发的全面指纹识别系统及图形用户界面(GUI)的毕业设计作品,包含完整的源代码与所需数据集。 该毕业设计项目基于MATLAB开发了指纹识别系统,并配有GUI界面。该项目已获导师指导并通过高分评价,适合用作课程作业或期末大作业。下载后可直接使用无需任何修改,确保可以正常运行。项目涵盖了完整的源码和全部数据,适用于研究学习和实际应用。
  • MATLAB指纹原理详解(算机专).docx
    优质
    本文档深入解析了基于MATLAB平台的指纹识别技术原理与实现方法,并提供了详细的代码示例和注释,非常适合计算机专业的学生用于毕业设计或项目研究。 本段落档详细介绍了基于Matlab的指纹识别技术及其应用流程,包括图像预处理、特征点提取、特征归一化及特征匹配四个核心步骤。 首先,在图像预处理阶段,我们需要对输入的原始指纹图像进行一系列操作以去除噪声和不相关的细节。具体而言,这一步涉及使用Matlab中的图像处理工具箱来读取原图,并执行二值化处理得到黑白指纹图片;随后通过中值滤波去噪、填充空洞及断裂区域并移除小面积的无关部分。 接下来是特征点提取阶段,在此步骤中我们利用minutiae定位算法从预处理后的图像中识别出关键特征点。这些特征点会被存储在一个列表里,以便后续进行匹配操作使用。 在完成上述两个基础环节后进入第三个阶段——特征归一化。这一过程中需要对每个已提取的特征点的位置和方向信息执行标准化处理,以减少不同指纹间的差异性并提升识别精度。具体做法包括读取先前保存下来的特征列表,并计算各特征的方向角度,最后将这些数据存储起来。 最后一个关键环节是匹配阶段,在此步骤中我们将从两幅待比对图像中提取的特征点进行配对操作来确认它们是否来自同一枚指纹。这一步通常采用k-d树算法或局部区域匹配技术完成。通过读取两个特征列表,并利用k-d树方法实施特征点之间的比较,最终输出对比结果。 综上所述,结合以上四个步骤可以构建一个完整的基于Matlab的自动指纹识别系统:从图像预处理到特征提取、归一化以及最后的特征点配对操作均可由该方案完成。