骨骼学习小组专注于识别没有个人动作标签的活动。

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简介：
该项目目前缺乏明确的个人动作标签。其正式启动是“骨骼学习小组活动”的实施。为了便于理解，建议使用Ubuntu 16.04或更高版本，并安装NVIDIA Container Toolkit和Docker Compose。有关NVIDIA Container Toolkit入门的详细指导，请参考相关文档。数据集和预训练网络均由作者提供下载：首先，从作者处获取排球数据集，然后将其压缩包中的文件提取到./SkeletonGroupActivityRecognition/volleyball_dataset/目录中。此外，也请从作者处下载pretrained-3d-cnn权重，并将对应的.tar文件复制至./SkeletonGroupActivityRecognition/Weights/目录中。最后，通过执行git clone https://github.com/fabiozappo/SkeletonGroupActivityRecognition 命令进行Docker容器构建。

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客服

SkeletonGroupActivityRecognition: 基于骨骼数据识别小组活动无需个人动作标签

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简介：本文提出了一种创新的方法——SkeletonGroupActivityRecognition，该方法利用群体成员的骨骼数据来自动识别小组活动类型，而不需要为每个个体的动作提供详细的标注信息。此技术在智能监控、体育分析等领域展现出广阔的应用前景。以下是关于“骨骼学习小组活动”的正式实施说明。该过程不需要个人动作标签。所需环境： - Ubuntu >= 16.04 - NVIDIA Container Toolkit - Docker Compose 数据集和预训练模型需要从作者提供的资源中下载。 1. 下载排球数据集，并在文件夹`./SkeletonGroupActivityRecognition/volleyball_dataset/`中解压zip文件。 2. 下载pretrained-3d-cnn权重，将.tar文件放入目录 `./SkeletonGroupActivityRecognition/Weights/` 构建Docker容器：使用以下命令克隆代码库： ```shell git clone https://github.com/fabiozappo/SkeletonGroupActivityRecognit.git ``` 注意：请确保按照NVIDIA Container Toolkit的入门指南进行设置。

基于深度图像及骨骼信息的人体动作识别

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本研究探讨了利用深度图像和人体骨骼信息进行精确的动作识别技术，结合机器学习模型实现对人体姿态、动作的有效分析与理解。人体动作识别是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要研究方向，在自然人机交互、虚拟现实、智能视频监控以及多媒体搜索等多个应用领域具有广泛的应用前景。

UE4中的人物骨骼与动作

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本教程深入讲解了在Unreal Engine 4（UE4）中创建和操作人物角色骨骼动画的过程与技巧，适合游戏开发者学习。学习UE4的动画蓝图和状态机需要用到模型骨骼和动作。

MMskeleton: 一个OpenMMLAB工具箱，支持人体姿态估计、基于骨骼的动作识别及动作合成

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MMskeleton是OpenMMLAB提供的多功能工具箱，专门用于人体姿态估计、基于骨骼的动作识别与动作合成，助力研究者和开发者在这些领域取得更多突破。 MMSkeleton是一个开源工具箱，用于基于骨骼的人类理解研究项目的一部分，并且是根据我们的研究开发的。更新记录如下： - 2020年1月21日：发布 MMSkeleton v0.7。 - 2019年10月9日：发布 MMSkeleton v0.6。 - 2019年10月8日：支持示范动物园功能的使用。 - 2019年10月2日：提供自定义数据集的支持服务。 - 2019年9月23日：增加基于视频姿势估计演示的功能。 - 2019年8月29日：发布 MMSkeleton v0.5。产品特性包括高扩展性，MMSkeleton提供了灵活的框架来系统地组织代码和项目，并且能够轻松适应各种任务。

带有骨骼的Maya动画

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本作品展示了一段在Autodesk Maya软件中创作的精彩动画，其中包含精细的人体骨骼结构，展现了高超的3D建模与动画技巧。该文件是一个Maya模型文件，包含一只鹿奔跑的动画，并带有骨骼绑定。

基于深度学习的人体骨架动作辨识.pdf

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本文探讨了利用深度学习技术进行人体骨架动作识别的研究方法和应用进展，旨在提高动作分类与识别的准确性和效率。基于深度学习的人体骨架动作识别的研究探讨了如何利用先进的机器学习技术来解析人体运动数据，并对其进行分类与识别。该研究通过分析复杂的人体姿态序列，开发出一种有效的方法来自动检测并理解各种动态行为模式。这种方法在智能监控、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。

MMSkeleton-Master_基于Kinect的骨骼识别_

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MMSkeleton-Master是一款利用Kinect设备进行人体骨骼识别和跟踪的软件工具包。它提供了一套完整的解决方案，适用于动作捕捉、游戏开发及虚拟现实等领域。基于Kinect和神经网络的骨骼识别动作技术能够实现对人体姿态的精确捕捉与分析。这种方法结合了深度传感器Kinect获取的空间数据以及通过训练好的神经网络模型进行的动作分类，从而在人机交互、虚拟现实等领域展现出广泛应用潜力。

人体活动识别

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人体活动识别是一门研究如何通过传感器数据来自动检测和分类人类日常活动中动作的技术。它广泛应用于健康监测、智能家居及虚拟现实等领域，旨在提高人们的生活质量与便利性。人类活动识别项目旨在建立一个模型来预测人的日常行为动作，包括行走、上楼、下楼、坐立和躺卧。该项目的数据来源于30位参与者（在数据集中被称为主题），他们佩戴智能手机于腰部进行不同类型的活动。这些传感器记录了加速度计与陀螺仪的信号变化。具体来说，通过使用手机中的加速度计和陀螺仪来收集“三轴线性加速”(tAcc-XYZ) 和 “三轴角速率” (tGyro-XYZ)，其中前缀 t 表示时间维度，后缀 XYZ 则代表在 X、Y 及 Z 三个方向上的信号。此外，实验过程还通过视频进行录制，并由人工对数据进行了标记。

OpenGL骨骼动画

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OpenGL骨骼动画是一种利用OpenGL图形库实现的角色或模型动画技术，通过操纵骨骼结构来驱动表面网格的变形，广泛应用于三维游戏和模拟软件中。 OpenGL骨骼动画可以用于实现人物行走和爬楼梯的动态效果。通过精确控制角色模型中的各个关节，可以让游戏角色在虚拟环境中自然地移动、攀爬楼梯等动作，增强游戏的真实感与沉浸体验。

PyOpenGL骨骼动画：利用PyOpenGL实现OpenGL骨骼动画

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本项目介绍如何使用Python和PyOpenGL库来创建和展示基于OpenGL的三维骨骼动画。通过编写简洁高效的代码，实现了复杂的骨骼绑定与动画渲染功能，为游戏开发或3D应用提供强大的图形处理支持。使用PyOpenGL进行骨骼动画的教程包括Sebastian Lague在Blender中的讲解以及TheThinMatrix提供的相关教学资料。此外，还可以参考博客上的《PyOpenGL-skeleton-animtion》文章，并查看其中包含的动画gif以加深理解。