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Android人体识别与关键点检测APP示例代码.zip

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简介：
本资源提供了一个基于Android平台的人体识别和关键点检测应用示例代码包，内含详细注释及运行实例。适合开发者研究学习人体姿态估计技术。 Android人体检测和人体关键点检测APP支持CPU多线程和GPU加速，能够实时进行检测。这是Demo APP的介绍，请参考《2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android/C++ Demo)》中的相关内容。

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  • Android人体识别与关键点检测APP示例代码.zip
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    本资源提供了一个基于Android平台的人体识别和关键点检测应用示例代码包，内含详细注释及运行实例。适合开发者研究学习人体姿态估计技术。 Android人体检测和人体关键点检测APP支持CPU多线程和GPU加速，能够实时进行检测。这是Demo APP的介绍，请参考《2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android/C++ Demo)》中的相关内容。
     
  • Android人体识别与关键点检测APP Demo安装包
    优质
    这是一个基于Android平台的人体识别与关键点检测应用程序演示版本。用户可以下载此安装包体验先进的图像处理技术，进行人体姿态分析和动作识别。 Android人体检测与关键点识别应用支持CPU多线程处理及GPU加速功能，并能够实现实时的人体关键点检测（此为演示版）。该应用程序基于《2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android /C++ Demo)》一文开发，实现了高效、准确的关键点追踪技术。
     
  • Android Demo：人脸检测与人脸关键点检测及人体检测.zip
    优质
    本资源为Android平台的人脸和人体检测Demo，包含人脸关键点识别功能，适用于开发者学习与应用集成。 人脸检测、人脸关键点检测（包括5个人脸关键点）以及人体检测的Android实现支持多种算法模型。这些模型不仅能够进行单独的人脸或人体检测，还能够同时完成对人脸与行人的识别任务。
     
  • AlphaPose人体骨骼关键点检测代码
    优质
    简介：AlphaPose是一款高效的人体姿态估计工具，专注于准确捕捉图像和视频中的人物骨骼关键点信息。此代码库提供了全面的功能和灵活的接口，适用于各类研究与开发项目。 基于Windows系统和Pytorch框架的人体骨骼关键点检测算法Alphapose源码准确度高于Openpose，并且已经过验证有效。
     
  • 人脸识别中的活体检测H5文档与示例代码
    优质
    本H5文档详细介绍了在人脸识别技术中至关重要的活体检测方法，并提供了实用的示例代码，帮助开发者轻松集成和应用。 活体检测H5简介及人脸识别微信官方Demo的开发编程文档介绍了微信公众平台视频接口的相关内容。
     
  • 基于Openpose-pytorch的姿态检测与人体关键点识别开源项目
    优质
    本项目采用Openpose-pytorch框架，致力于提供高效准确的人体姿态检测和关键点识别解决方案，支持多种应用场景。 项目文件结构如下： - `image` - 测试图像 - `model` - 已训练好的模型权重 - `notebooks` - 原理笔记 - `src` - 算法源码 - `demo.py` - 测试图像的示例程序 - `demo_camera.py` - 用于测试摄像头的程序 - `demo_video.py` - 测试视频的程序 OpenPose在人体关键点（即骨架）提取和识别方面非常有效，可以在此基础上进行其他场景检测或功能开发。
     
  • 基于深度学习的面部检测与关键点识别代码
    优质
    本项目运用深度学习技术开发了一套高效的面部检测及关键点识别系统，提供源码以供研究和应用。 基于深度学习的人脸检测和人脸关键点检测项目提供了Python和C++两个版本的代码及运行数据。
     
  • Android人脸检测与画框示例代码
    优质
    本项目提供了一个在Android平台上实现人脸检测及自动绘制边框的应用实例。通过示例代码帮助开发者快速掌握人脸识别技术，并应用于实际开发中。 1. 人脸检测。 2. 自定义图片质量参数，包括最小识别人脸、光亮度和模糊度等。 3. 可以自定义绘制人脸框，并将其替换为任意图片。
     
  • 人体行为识别检测案例（MATLAB版）.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的人体行为识别检测系统案例研究。包含多种算法实现和数据集分析，适用于科研与教学。 该课题是基于Matlab的异常行为检测系统研究。在实际应用中，例如我国农村空巢老人的情况，子女常年在外打工，现有的监控手段主要是被动式的记录与回放，并不能对画面中的信息进行判断预警。本课题旨在利用Matlab技术来分析和识别视频流中的人体行为模式，在发现诸如快速奔跑、缓慢移动或跌倒等异常情况时能够及时发出警告信号，从而预防潜在的安全事故的发生。该设计具备人机交互界面，需要具有一定编程基础的人员来进行学习与操作。