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动作识别.rar

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简介：
《动作识别》项目专注于研究和开发能够自动分析并理解人类运动的技术。通过处理视频流数据来识别人体姿态与行为模式，应用于监控、体育训练及虚拟现实等领域，旨在提高人机交互体验。 利用OpenCV和深度学习算法实现的动作识别可以调用摄像头，并且自带测试视频。

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  • 动作识别.rar
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    《动作识别》项目专注于研究和开发能够自动分析并理解人类运动的技术。通过处理视频流数据来识别人体姿态与行为模式，应用于监控、体育训练及虚拟现实等领域，旨在提高人机交互体验。 利用OpenCV和深度学习算法实现的动作识别可以调用摄像头，并且自带测试视频。
     
  • C3D动作识别模型复现_视频动作识别
    优质
    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。
     
  • 3D ResNet：应用于动作识别的动作识别3D ResNet
    优质
    简介：3D ResNet是一种深度学习模型，专门用于视频中的动作识别任务。该网络架构基于2D残差网络并扩展至三维空间，有效捕捉视频的时间动态特征，大幅提升了动作分类的准确性。 用于动作识别的3D ResNet 是以下论文的PyTorch代码：该代码仅包括对ActivityNet和Kinetics数据集的培训和测试功能。如果您想使用我们的预训练模型进行视频分类，请参考相关文档。提供的此代码为PyTorch（python）版本，包含其他模型如预激活ResNet、Wide ResNet、ResNeXt 和 DenseNet等。如果使用了该代码或预先训练的模型，在引用时请遵循以下格式： @article{hara3dcnns, author={Kensho Hara and Hirokatsu Kataoka and Yutaka}
     
  • OpenCV识别挥拳动作
    优质
    本项目利用OpenCV库开发手部追踪技术，专注于识别用户的挥拳动作。通过视频流捕捉、图像处理和机器学习算法，实现对特定手势的精准检测与响应。 使用OpenCV3.0版本在VS2012上实现挥拳动作识别的教程。
     
  • 基于OpenCV的动作识别
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    本项目采用OpenCV库进行视频处理与分析，结合机器学习算法实现对人类动作的有效识别，广泛应用于监控、游戏及医疗康复领域。 自己参加比赛的代码分享出来，使用的是OpenCV进行动作识别，在OpenCV3.0版本下可以在VS2012上完美运行。
     
  • 基于OpenCV的动作识别
    优质
    本项目利用OpenCV库进行视频处理和特征提取，结合机器学习算法实现对人体动作的自动识别与分类。 分享自己参加比赛的代码，使用的是OpenCV进行动作识别，在OpenCV3.0版本下于VS2012环境中完美运行。
     
  • Python-视频压缩动作识别
    优质
    本项目利用Python实现视频压缩与动作识别技术，旨在高效处理和分析大规模视频数据中的特定人体动作，具有广泛的应用前景。 压缩视频的动作识别技术涉及对长时间的视频进行关键帧提取或动作摘要生成。通过分析和理解这些关键片段，可以显著减少数据量并保留重要信息。这种方法在监控、体育赛事分析以及用户生成内容的自动编辑等领域有广泛应用。其核心挑战在于如何准确地捕捉到最具代表性的动作序列，并有效地压缩冗余部分，同时保持视频的整体连贯性和可识别性。
     
  • CNN人体动作识别代码
    优质
    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。
     
  • 实时动态的手势动作识别
    优质
    实时动态手势动作识别技术能够快速准确地捕捉并解析用户的肢体语言，适用于人机交互、虚拟现实及远程控制等领域。 为了构建一个手势识别系统，我们将编写脚本以采集九类动作图像各100张作为训练集，并使用mediapipe库来检测手部关节，获取20个关键点的坐标信息。经过数据清洗后，这些关键点的信息将被用作Keras全连接网络分类器的训练数据。 在本次项目中，我们分别利用scikit-learn库和Keras构建随机森林分类器与全连接层分类器，并进行了对比测试。结果表明，基于Keras搭建的全连接层分类器表现更优。