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人体步态数据的收集和分析。

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简介:
通过收集人体步态数据,具体包括对髋关节、膝关节和踝关节的详细标注,以及记录测试结果,随后将这些数据导入MATLAB进行处理后,能够清晰地呈现出点的分布情况。在初步的步态测试阶段,已经验证了该方法的实用性和有效性。

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客服
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  • CGA,涵盖各种速度
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    CGA人体步态数据集包含了不同速度下的丰富步态信息,适用于步态分析与识别研究。该数据集为学术界提供了宝贵资源,助力于提升步态相关技术的应用与发展。 CGA人体步态数据包含了不同速度下的步态数据。
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    简介:人体步态分析算法是一种利用计算机视觉和机器学习技术来识别、量化并理解人类行走模式的方法。它在医疗康复、运动科学及安全监控等领域有着广泛的应用价值。 在步态识别过程中,视频预处理阶段会将行人与背景分离,并形成黑白轮廓图(称为Silhouette)。下文展示了广泛应用于该领域的CASIA-B数据库中的部分silhouette图像样例。所谓silhouette即为去除背景后的黑色行人轮廓图。
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    本数据集包含大量牛的不同姿态图像,旨在为研究者和开发者提供资源,用于深入分析和理解牛的身体姿势与结构。适用于牛体态分析相关研究和技术开发。 牛体姿态数据集用于牛体态判读。
  • MPII姿
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    MPII人体姿态数据集是一个大规模标注的人体关键点检测数据库,包含多种日常活动中的图像和视频,广泛应用于计算机视觉研究领域。 数据来自MPII人类姿势数据库,并被转换为一个.csv文件,命名为mpii_human_pose.csv。
  • 公开.zip
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    该文件包含多个用于研究和开发的人体相关公开数据集,涵盖生物力学、医学成像及运动分析等领域。适合科研与教育使用。 该描述涵盖了LIP、CIHP与ATR三个数据集的信息。其中,ATR包含ICCV15_fashion_dataset部分,由JPEGImages和SementationClassAug两个主要组成;LIP则包括Testing_images.zip、Train_parsing_reversed_labels.zip、TrainVal_images.zip、TrainVal_parsing_annotations.zip以及TrainVal_pose_annotations.zip五个数据包;CIHP涵盖instance-level_human_parsing内容,包含testing、training和Validations三个部分的数据集及human_colormap.mat文件。
  • Human36M3D姿
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    Human3.6M 是一个大规模的三维人体姿态数据集,包含了多种日常活动中的人体动作和姿势,为研究者提供了丰富的资源以开发先进的姿态估计算法。 进行与3D人体姿态骨骼相关的实验时,建议使用Human3.6M数据集。
  • 入水平调查
    优质
    本数据集汇集了各类人群的收入信息,旨在通过详尽统计和深入分析,揭示不同群体之间的收入差异及其背后的社会经济因素。 《个人收入水平调查分析》数据集是一份详细记录了个人收入情况的研究资料,为我们提供了深入了解社会经济状况、收入分配以及不同群体间收入差异的宝贵资源。该数据集通常被用于统计分析、社会科学研究或政策制定者参考,以了解和解决相关问题。 1. **数据集结构**:核心文件为CSV格式的表格数据,每一行代表一个样本,每列则对应特定变量或特征。 2. **变量与指标**:“个人收入水平调查分析.csv”中包含一系列关于个人收入的相关变量,如年龄、性别、教育程度、职业、工作时长等。这些变量有助于我们研究影响收入的因素。 3. **统计分析**:通过描述性统计(平均值、中位数和标准差)了解整体的收入分布情况;采用相关性和回归分析探索各变量间的关系。 4. **数据清洗**:在正式开始数据分析前,需要进行必要的预处理工作,包括填补缺失值、纠正异常值以及统一格式等步骤。 5. **可视化**:利用直方图、箱线图和散点图等方式帮助直观理解收入分布及不同因素间的相互作用。 6. **社会经济洞察**:深入分析可揭示各类群体(如按性别、年龄或教育背景划分)的收入差异,从而了解社会经济中的公平性与不平等现象。 7. **政策建议**:依据研究成果为政府和社会机构提供关于收入分配、教育资源投入及社会保障等方面的指导建议,促进社会稳定与发展。 8. **模型构建**:可能还会建立预测个人未来收入潜力或识别影响其增长的关键因素的预测模型。 9. **研究方法**:分析过程可能会用到多元线性回归、逻辑回归和聚类分析等多种统计技术来发现潜在模式及趋势。 10. **伦理考虑**:在使用与分享数据时,必须确保遵守隐私保护原则,并采取措施避免泄露个人敏感信息。 综上所述,《个人收入水平调查分析》提供了一个理解社会经济状况的窗口。通过科学的数据处理和严谨的方法论应用,我们能够获得深入的社会见解并推动政策的有效制定及资源优化配置。
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    本项目专注于成人数据集的深度分析,涵盖人口统计、社会经济特征等多个维度,旨在揭示复杂的人群行为模式与趋势。 使用Python语言的决策树算法进行adult数据集的数据挖掘,并提供源码及数据。
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    本简介介绍如何使用Python编程语言从Human3.6M数据库中提取和处理高质量的三维人体姿态数据,为动作识别与分析研究提供支持。 Human 3.6M 3D human pose dataset fetcher是一款用于获取包含人体姿态数据的工具或脚本。该数据集包含了大量关于人类在不同情境下的三维姿势信息,对于研究和开发相关应用具有重要价值。