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基于TS-LSTM模型的骨架动作识别方法

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简介：
本研究提出了一种基于TS-LSTM模型的新型骨架动作识别方法，旨在提高复杂场景下人体动作识别的准确性和效率。 这是Ensemble TS-LSTM v1、v2 和 v3 模型的Tensorflow实现，该模型基于相关论文的研究成果。广义的时间滑动LSTM（TS-LSTM）网络由多个TS-LSTM模块构成，并可通过超参数进行控制，如L-STM窗口大小、时间跨度和TS-LSTM模块中的运动特征偏移。 对于NTU RGB+D数据集中的骨架数据，我们发现了一些问题：有时Kinect会检测到垃圾桶的骨架。

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  • 基于TS-LSTM模型的骨架动作识别方法
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    本研究提出了一种基于TS-LSTM模型的新型骨架动作识别方法，旨在提高复杂场景下人体动作识别的准确性和效率。 这是Ensemble TS-LSTM v1、v2 和 v3 模型的Tensorflow实现，该模型基于相关论文的研究成果。广义的时间滑动LSTM（TS-LSTM）网络由多个TS-LSTM模块构成，并可通过超参数进行控制，如L-STM窗口大小、时间跨度和TS-LSTM模块中的运动特征偏移。 对于NTU RGB+D数据集中的骨架数据，我们发现了一些问题：有时Kinect会检测到垃圾桶的骨架。
     
  • 人体动作识别的TS-TCN骨架基算法
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    本研究提出了一种基于TS-TCN（时间敏感时序卷积网络）的人体动作识别算法，通过优化骨架数据处理，显著提升了动作分类精度。 Two-Stream Temporal Convolutional Networks for Skeleton-Based Human Action Recognition 这段文字介绍了一种基于骨架的人体动作识别方法，使用了双流时间卷积网络。这种方法能够有效地从人体骨骼数据中提取时空特征，从而实现对复杂人类行为的准确分类和识别。
     
  • 基于Detectron2与LSTM的人体动作识别方法
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    本研究提出了一种结合Detectron2和LSTM的技术方案，用于高效准确地识别视频中人体的动作。通过深度学习模型的有效融合，该方法在复杂场景下展现出优越性能。 在代码中我们将解释如何使用姿势估计和LSTM（长短期记忆）创建一个用于人类动作识别的应用程序。我们将开发一个网页应用，它接收一段视频输入，并生成带有标识动作类注释的输出视频。
     
  • 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。
     
  • 基于Kinect的骨架抽取与姿态识别
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    本研究探索了利用微软Kinect传感器进行人体骨架抽取及姿态识别的技术。通过开发高效算法，实现了对人体动作和姿势的精准捕捉与分析。 基于Kinect的骨架提取及姿势识别技术可以用于实现简单的体感控制功能。
     
  • 基于LSTM-CTC-CNN架构的不定长度验证码识别方法
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    本研究提出了一种结合LSTM、CTC和CNN技术的创新性验证码识别模型，能有效处理各种长度验证码图像，显著提升验证码系统的自动识别效率与准确性。 本项目采用LSTM+CTC+CNN架构对不定长度的验证码进行识别，无需分割字符即可直接读取验证码内容。该验证码包含大小写字母及数字，并加入了点、线、颜色、位置与字体等干扰元素以增加辨识难度。相比GRU+CTC+CNN模型，本项目在验证效果上有所提升。
     
  • ST-GCN：在PyTorch中的时空图卷积网络用于基于骨架的动作识别
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    本文介绍了一种名为ST-GCN的方法，在PyTorch框架下通过时空图卷积网络进行基于人体骨骼的关键动作识别，提高了动作分类的准确性。 提醒ST-GCN已转移到新的MMSkeleton，并继续开发为基于骨架的人类理解的灵活开放源代码工具箱。欢迎迁移到MMSkeleton。旧的st-gcn的自定义网络、数据加载器和检查点与MMSkeleton兼容。如果要使用旧的ST-GCN，请查阅相关文档或历史版本信息。此代码库很快将不再维护，并且作为历史工件存在，以补充有关基于骨架的动作识别的时空图卷积网络（Temporal-Spatial Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition）的相关论文内容。如需更多最新作品和更新，请查看MMSkeleton项目。
     
  • 基于TS模型的模糊神经网络方法
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    本研究提出了一种结合时间序列(TS)模型与模糊逻辑及人工神经网络的创新方法，旨在提升预测精度和系统鲁棒性。 本段落探讨了基于TS模型的模糊神经网络的构建方法、仿真过程及其应用。文章详细介绍了如何利用该模型进行系统建模，并通过仿真实验验证其有效性和适用性，最后讨论了该技术在实际问题中的具体应用场景。
     
  • C3D动作识别模型复现_视频动作识别
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    本项目旨在复现C3D（C3D: A Convolutional Neural Network for Modelling Temporal Dynamics）在视频动作识别领域的应用，通过深度学习技术实现对视频中人体动作的自动识别和分类。 在视频动作识别领域，比较经典的两个模型是C3D和双流模型。