Advertisement

点云步态识别的代码与数据（DGCNN-HDNET-MMGait-Data-STPointGCN-Data）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目包含了基于深度学习的点云步态识别算法代码及数据集，包括DGCNN、HDNet、MMGait和STPointGCN等模型的数据与实现。 代码流程如下：首先使用DGCNN提取点云特征，然后利用HDNet或Transformer进行步态识别分类。数据集为mmgait-dataSTPointGCN_Data。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 点云步态识别的代码与数据（DGCNN-HDNET-MMGait-Data-STPointGCN-Data）
    优质
    本项目包含了基于深度学习的点云步态识别算法代码及数据集，包括DGCNN、HDNet、MMGait和STPointGCN等模型的数据与实现。 代码流程如下：首先使用DGCNN提取点云特征，然后利用HDNet或Transformer进行步态识别分类。数据集为mmgait-dataSTPointGCN_Data。
     
  • 二维码识别库：QR-Code与Data-Matrix
    优质
    本简介探讨了两种常见的二维条形码技术——QR Code和Data Matrix。它们在不同应用场景中的特点、优势及实现方式将逐一解析，为开发者提供实用指南。 资源包含DLL、LIB、H文件，可以根据需求程序调用函数接口来使用动态库。其功能点有两个：识别QR-Code格式的二维码 —— QR_Code(IplImage *Image, char *Information); 以及识别Data-Matrix格式的二维码 —— Data_Matrix(IplImage *Image, char *Information)。版权归属于所有者，下载请私信联系！
     
  • 基于LSTM的步态识别方法及MATLAB代码与步态数据集
    优质
    本研究提出了一种采用长短期记忆网络（LSTM）进行步态识别的方法，并提供了相应的MATLAB实现代码和步态数据集，以供学术界参考使用。 本段落提出了一种基于LSTM神经网络的步态行为识别方法，用于在室内场景下进行混合步态运动分析，并采用长短期记忆深度学习模型来检测上下楼运动。该方法结合了气压高度计与惯性器件的数据以实现实时在线估计。实验结果显示，在行人室内导航中应用此技术后，分类结果达到了95%的准确率。
     
  • 新的人脸表情识别数据集-emotion_faces-data-update
    优质
    emotion_faces-data-update提供了更新后的人脸表情识别数据集，包含丰富的情绪标签和高质量图像，旨在推动情绪分析研究与应用。 Kaggle 2018年的人脸表情识别数据集包含7864张来自实验室环境采集的彩色人脸图像，每人有20张不同表情的照片。
     
  • 新的人脸表情识别数据集-emotion_faces-data-update
    优质
    emotion_faces-data-update提供了一个更新版的人脸表情识别数据集，包含多种面部表情的高质量图像，旨在促进情绪分析和人脸识别技术的发展与研究。 Kaggle 2018年的人脸表情识别数据集包含7864张来自实验室环境采集的彩色人脸图片，每人的样本中有20种不同表情的照片。
     
  • 步态识别代码
    优质
    步态识别代码是一套用于分析和识别人体行走姿态特征的程序代码。通过视频输入，提取个体步态信息进行身份验证，具有非接触、远距离等优点，在安防监控领域有广泛应用。 步态识别是一种基于人的行走方式来辨识个体身份的生物特征识别技术，在现代安全监控和身份验证系统中逐渐成为研究热点。MATLAB作为一款强大的数值计算和数据可视化软件，常被用于算法开发和实验验证，包括步态识别算法。 本资源包含MATLAB编写的步态行人重识别源码，是学习和研究步态识别技术的好材料。MATLAB代码通常结构清晰、注释详尽，适合初学者理解和实践。下面我们将深入探讨步态识别的基本原理、关键步骤以及MATLAB在其中的应用。 步态识别的基本过程通常分为以下几个阶段： 1. **数据采集**：获取行走者的视频序列，可以是正面、侧面或者多角度视角。 2. **预处理**：对原始视频进行背景去除、灰度化和噪声滤波等操作，以突出行走者的步态特征。 3. **步态周期分割**：识别出连续帧中的单个步态周期。这一步通常依赖于行走速度和步态特征的稳定性。 4. **步态表示**：提取步态周期中的关键特征，如骨架模型、光流图、形状轮廓等。这些特征应当具有鲁棒性，能够抵抗光照变化、视角变换等因素的影响。 5. **特征提取**：通过数学方法（如PCA、LDA、HOG等）将步态表示转换为具有识别能力的向量。 6. **分类与识别**：使用机器学习算法（如SVM、KNN、深度学习网络等）建立模型，对提取的特征进行训练和测试，实现对未知行走者的识别。 在MATLAB环境中，可以利用其强大的图像处理和统计学习库来实现上述步骤。例如，`vision.BackgroundSubtractor` 可用于背景减除；`im2gray` 转换彩色图像为灰度图；`wiener2` 进行噪声滤波； `vision.GaitCycleDetector` 分割步态周期； `imresize` 调整图像尺寸以适应不同的特征提取方法。对于特征提取，MATLAB提供了如 `pca`, `fisherdiscriminant` 等函数。使用 `fitcsvm` 或者 `knntrain` 可以构建分类模型。 通过阅读和理解这个MATLAB源码，你可以了解到如何在实际应用中实施上述步骤，并可能发现优化算法的方法。同时，MATLAB还提供了丰富的可视化工具如 `imagesc`, `plot` 等帮助理解数据和算法的效果。 总结来说，步态识别源码的分析与实践能够帮助我们掌握生物特征识别技术的核心算法，特别是步态识别的部分，并加深对MATLAB编程的理解。在实际项目中结合不同场景的需求调整优化方法可以提升识别性能。这对于研究者和工程师而言是一个有价值的参考资料，有助于技能提升并推动相关领域的创新。
     
  • 超声点云数据采集系统/ Ultrasonic Point Cloud Data Acquisition System
    优质
    超声点云数据采集系统是一款高效精准的数据收集工具，利用先进的超声波技术生成高密度、高质量的三维点云模型，广泛应用于工业检测、逆向工程等领域。 超声点云数据采集系统是一种基于超声波技术的三维空间数据获取装置，通过发射超声波并接收反射回波来构建环境的点云模型，在工业检测、建筑测绘及自动驾驶等领域有广泛应用。 1. 超声波技术： 频率高于20kHz的声音称为超声波。在物理学中，它们具有直线传播和强穿透力等特点，使其成为理想的探测工具。在采集系统中，利用超声波测量距离与物体特征信息。 2. 点云概念： 三维空间中的离散点集合被称为点云，代表了环境的几何特性。每个数据点包含其坐标（X、Y、Z），用于构建精确模型以分析复杂场景。 3. 数据采集流程： 超声波发射器发送脉冲信号，遇到障碍物后反射回接收端；通过时间差计算距离，并结合传感器位置确定坐标信息。 4. 系统硬件构成： 完整的超声点云数据系统包括超声传感器、处理器、存储设备和通信模块。其中，传感器处理发射与接收操作；处理器负责信号分析及计算任务；存储器保存采集结果；通信接口则用于与其他外部装置连接交互。 5. 软件处理： 原始数据需经过软件优化才能形成可用的点云模型，这可能涉及噪声过滤、配准和融合等步骤来提升质量和精度。最终生成的数据可以导入专业工具进行深入分析或建模工作。 6. 应用场景： 该系统广泛应用于工业检测（如结构缺陷检查与尺寸测量）、建筑测绘以及自动驾驶车辆的避障定位等方面，具有重要的实际价值。 7. 激光雷达对比： 尽管激光雷达在精度上更胜一筹，但超声波技术成本更低且适应环境变化的能力更强，适用于特定场景和预算有限的应用项目中。 8. 发展趋势与挑战： 随着科技进步，未来预计会进一步提高采集系统的精确度及效率。然而，在速度提升、噪声抑制以及扩大测量范围等方面仍面临诸多挑战；同时多传感器融合技术的实现和完善大数据实时处理能力也是研究的重点方向之一。 综上所述，超声点云数据采集系统通过利用超声波技术获取空间信息，并生成用于分析和建模的三维模型，在众多行业中发挥着重要作用。随着科技的进步，该领域的应用前景也将更加广阔。
     
  • Vehicle Rear Light Data: 车辆尾灯检测与信号识别数据集
    优质
    本数据集包含车辆尾灯检测与信号识别的相关信息，旨在为自动驾驶及智能交通系统提供可靠的训练和测试资源。 我们工作的数据集包括基于视觉的分层结构用于自动前车尾灯检测和信号识别的数据。该数据集包含多个由车载摄像头录制的视频，在台北拍摄完成，并在多种天气或光照条件下进行录制，以供实验比较。 场景分类如下： - 多云：文件名有PPG00(164-169).mov、PPG00(696-700).mov和EMG00030.mov - 雨天：文件名为IMG_6052-1.mov - 晚上：文件名有EMG00(023-031).mov 录制的视频帧包含以下实时信息： - 坐标（纬度，经度） - 速度（公里/小时） - 时间戳记 如果在工作中使用此数据集，请引用以下参考资料：Cui, Z., Yang, SW, & Tsai, HM (2015, September). A vision-based hierarchical framework for auton
     
  • NLTK Data 数据包
    优质
    NLTK Data数据包是自然语言处理工具包NLTK的一部分，包含了大量的语料库、词汇资源和语法数据，为文本分析研究提供了丰富的资料。 NLTK的下载速度较慢，可以手动提取里面的地址后直接使用迅雷下载全部链接，这样速度会快很多。
     
  • YUV、RGB、RAW DATA与JPEG的区别
    优质
    本文介绍了YUV、RGB、RAW和JPEG四种图像格式的区别及其在数字影像处理中的应用。 YUV格式由亮度分量（Luma, Y）和色度分量（Chroma, UV）组成，在大多数情况下，传感器支持YUV422格式，即数据按照Y-U-Y-V的顺序输出。 RGB是一种传统的色彩表示方式，例如RGB565这种16位的数据结构为5比特红、6比特绿、5比特蓝。其中绿色采用更多比特数的原因是人眼对绿色更为敏感。 RAW RGB是指传感器中的每个像素都对应一个彩色滤光片，并且这些滤光片按照拜耳阵列（Bayer pattern）分布。RAW数据直接从每一个像素输出，即为RAWRGBdata。 JPEG是一种图像压缩格式，在一些低分辨率的传感器中，它们内置了JPEG引擎，可以直接将拍摄的画面以压缩后的jpg文件形式输出。