基于CNN的动作识别源码：CNN-Action-Recognition

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简介：
本项目为基于卷积神经网络（CNN）的动作识别系统源代码。采用深度学习技术实现对视频中人体动作的有效分类与识别，适用于智能监控、人机交互等领域研究。在这个项目中，我们使用卷积神经网络（CNN）对图像和视频进行分类，并利用Pytorch进行了训练。数据集采用的是UCF101数据集中的部分类别（共选择了其中的10个类别）。每个剪辑包含3帧图片，每张图片尺寸为64*64像素。片段标签信息存储在q3_2_data.mat文件中，trLb代表训练样本的标签，valLb则对应验证样本的标签。首先对CNN进行训练以实现图像分类任务。之后采用三维卷积技术来改进模型，以便能够将每个剪辑作为一个整体视频来进行类别识别。我们在Kaggle平台上参加了两次比赛：一次是关于图片的动作识别（最终排名第十），另一次则是针对视频动作识别的比赛（最后排名第32）。

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基于CNN的动作识别源码：CNN-Action-Recognition

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本项目为基于卷积神经网络（CNN）的动作识别系统源代码。采用深度学习技术实现对视频中人体动作的有效分类与识别，适用于智能监控、人机交互等领域研究。在这个项目中，我们使用卷积神经网络（CNN）对图像和视频进行分类，并利用Pytorch进行了训练。数据集采用的是UCF101数据集中的部分类别（共选择了其中的10个类别）。每个剪辑包含3帧图片，每张图片尺寸为64*64像素。片段标签信息存储在q3_2_data.mat文件中，trLb代表训练样本的标签，valLb则对应验证样本的标签。首先对CNN进行训练以实现图像分类任务。之后采用三维卷积技术来改进模型，以便能够将每个剪辑作为一个整体视频来进行类别识别。我们在Kaggle平台上参加了两次比赛：一次是关于图片的动作识别（最终排名第十），另一次则是针对视频动作识别的比赛（最后排名第32）。

CNN人体动作识别代码

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CNN人体动作识别代码项目运用卷积神经网络技术，专注于分析视频中的运动数据，以实现对人体动作的有效识别与分类。 CNN人体行为识别代码是指用于分析视频或图像序列中的动作和姿态的计算机视觉技术实现方式。这种方法通常涉及从大量标注数据集中学习特征表示，并利用这些表示来分类不同的活动类别。在实际应用中，这种技术可以被用来监控安全、人机交互以及智能机器人等领域。

CNN-FaceRecognizer-Keras: 基于CNN的人脸识别

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CNN-FaceRecognizer-Keras 是一个基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别项目，利用Keras框架实现高效准确的人脸检测与验证功能。 CNN-FaceRec基于Keras的CNN人脸识别所需环境为：tensorflow-gpu==2.0.0, Keras==2.3.1, h5py==2.10.0。使用方法： - 下载好权重文件并将其放置在logs文件夹里。 - 将人脸训练集图片放入data/face/目录中。 - 将人脸测试集图像放入data/test目录中。运行Face_Rec.py即可实现对data/test文件下的人脸识别。若要训练一个简单模型，可以运行EasyNet_train.py。

手势识别-PyTorch：基于CNN和LSTM的动作识别网络

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本项目利用PyTorch框架开发了一个动作识别系统，采用卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）相结合的方式对手势进行分类识别。手势动作识别微调预训练的CNN模型（如AlexNet、VGG、ResNet），然后对LSTM进行微调。该网络用于控制无人机的手势操作。 **训练步骤：** 1. 下载直升机编组数据集。 2. 将下载的数据集放置在项目的/data文件夹中。 3. 运行训练代码，指定数据文件夹的路径： ```shell python basic_lstm.py ../data ``` **测试步骤：** 使用带有指定模型的网络摄像头运行在线测试代码： ```shell cd testing python lstm_test.py ../weights/model_best_865.pth.tar ``` 依赖库包括： - pyTorch 0.3.xx - OpenCV 3.3.1 - PIL 5.0.0 - Numpy 1.13.1

基于CNN的调制识别代码.py

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本代码实现了一种基于卷积神经网络（CNN）的调制信号识别方法，适用于通信系统中自动识别不同调制方式的应用场景。我们通过应用深度神经网络到无线电调制识别任务上来回顾机器学习领域的最新进展。研究结果表明，无线电调制识别不受网络深度的限制，并且进一步的工作应集中在改进学习同步和均衡技术上。这些领域的发展可能来自于为特定任务设计的新颖架构或新颖的训练方法。

基于CNN的验证码识别系统

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本项目构建了一套基于卷积神经网络（CNN）的验证码识别系统，通过深度学习技术高效准确地解析各类复杂验证码，显著提升了自动化的验证效率与安全性。解压后运行interface.fig文件。该界面包含网络训练、网络测试和验证码识别三个功能。

基于CNN的车牌训练与识别Python源码

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本项目提供了一套使用Python编写的基于卷积神经网络(CNN)技术实现的车牌训练及识别系统源代码。通过深度学习方法有效提升车牌图像处理能力，适用于多种复杂环境下的车牌自动识别任务。使用Tensorflow框架，并基于CNN的Python源码实现车牌训练和识别。

基于WiFi信号的CNN固体识别Matlab源码

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本项目提供了一种利用MATLAB实现的基于WiFi信号的卷积神经网络（CNN）模型，用于物体识别研究。代码详细展示了如何通过分析无线电信号特征来识别不同类型的固体物品。项目概述：本项目采用Matlab为主要开发语言，旨在通过WiFi信号检测技术实现对固体物质的识别。整个项目包含238个文件，其中包括170个Matlab数据文件（.mat）、64个Matlab脚本段落件（.m）、3个图表文件（.fig）以及1个版本控制忽略文件（.gitignore）。系统利用卷积神经网络（CNN）作为核心识别算法，通过对WiFi信号进行深度学习分析来实现高精度的固体物质分类。该项目为研究WiFi信号在固体识别领域的应用提供了宝贵的源码资源和实践平台。文件类型概览： - .mat 文件：170个，存储了大量的数据集和模型参数。 - .m 脚本：64个，包含核心算法、数据处理、模型训练与测试等Matlab代码。 - .fig 文件：3个，展示了关键图表和可视化结果。 - .gitignore 文件：1个，用于版本控制时忽略不必要的文件。项目的结构简洁高效，旨在为相关领域的研究者和工程师提供一个便捷的固体识别系统开发与测试环境。

基于SoC FPGA及CNN模型的动作识别系统设计

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本项目旨在设计一种利用SoC FPGA和CNN模型进行动作识别的系统。通过结合硬件与深度学习技术，实现高效、实时的动作分类与识别功能。动作识别是机器视觉研究的重要领域之一。本段落探讨了基于SoC FPGA（系统级芯片Field-Programmable Gate Array）和CNN（卷积神经网络）模型的动作识别系统的开发，该技术在安全监控、人机交互等多个场景中具有广泛应用。设计实现的系统首先采用了流水线型LK光流计算来捕捉视频中的物体运动信息。通过求解光流方程获取目标的运动矢量，并利用优化问题获得最优解，从而提高准确性。接下来是基于HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和SVM（Support Vector Machine）的行人检测模块。HOG是一种有效的图像局部形状描述工具，通过对梯度信息进行统计分析形成特征向量；而线性SVM则用于分类提取出的HOG特征以判断是否存在行人。为了进一步提高准确性，系统设计了动态行人与静态行人检测结果融合算法。这种方法结合了光流动态检测（低误检率但对静止目标敏感）和基于HOG-SVM的静态检测（高误检率但对运动不敏感），从而提高了定位精度。此外，该系统利用DE10-Nano开发板进行软硬件协同设计，并实现了一个指令集架构的NPU单元来执行CNN模型计算任务。通过此方法，输入光流场数据和目标区域视频图像到CNN中经过多层卷积与池化操作后输出动作识别结果。整个系统的优点在于高识别率及灵活性：利用FPGA并行处理能力有效减少延迟，并允许对CNN进行扩展以适应不同需求。系统能够准确地识别“站立”、“行走”、“挥手”和“下蹲”等四种基本动作，展示了SoC FPGA在加速深度学习计算中的潜力以及为未来研究提供的灵活可扩展平台。

基于CNN的车牌自动识别系统（MATLAB）

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本项目开发了一个基于卷积神经网络(CNN)的车牌自动识别系统，利用MATLAB进行设计和实现，旨在提高车牌识别准确率与效率。基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的车牌自动识别系统是一种计算机视觉应用，它利用Matlab平台结合深度学习技术来处理和识别车辆上的车牌号码。CNN特别适用于图像处理任务，因为它们能够从局部像素信息中学习到全局特征，在车牌字符识别中这一点尤为重要。在Matlab中构建这样的系统通常包括以下步骤：数据预处理：收集并清洗车牌图片数据集，并将其转换成适合CNN输入的格式，如灰度图、归一化等。模型构建：设计CNN架构，一般包含卷积层、池化层、全连接层以及可能的Dropout层，用于特征提取和分类。训练网络：使用预处理后的数据对模型进行训练，通过反向传播算法调整权重，并优化损失函数（如交叉熵）。特征提取：在训练好的模型上，将新来的车牌图片作为输入，以获取其高层特征表示。识别阶段：利用这些特征向量并通过softmax函数或其他分类方法预测车牌上的字符序列。后处理：可能需要对识别结果进行校验和清理，例如去除噪声字符或纠正错误。