Advertisement

动作识别中的姿势检测

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
动作识别中的姿势检测主要研究如何通过分析人体姿态来辨别不同的动作。这项技术在人机交互、运动分析及虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。 动作识别训练可以通过运行Python脚本 `ActionRecognition/train_action_from_pose.py` 来完成。此过程需要先通过 `getpersonpose_array` 获取相关信息。之后可以使用 `python ActionRecognition/test_action_from_pose.py` 进行测试。 在进行上述操作之前，文件 `person02_boxing_d2_uncomp` 和 `person05_walking_d1_uncomp` 需要预先经过 `PosturalRecognition/test/VideoCapture.py` 脚本的预处理。最终输出会显示动作发生的概率。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 动作识别中的姿势检测
    优质
    动作识别中的姿势检测主要研究如何通过分析人体姿态来辨别不同的动作。这项技术在人机交互、运动分析及虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。 动作识别训练可以通过运行Python脚本 `ActionRecognition/train_action_from_pose.py` 来完成。此过程需要先通过 `getpersonpose_array` 获取相关信息。之后可以使用 `python ActionRecognition/test_action_from_pose.py` 进行测试。 在进行上述操作之前，文件 `person02_boxing_d2_uncomp` 和 `person05_walking_d1_uncomp` 需要预先经过 `PosturalRecognition/test/VideoCapture.py` 脚本的预处理。最终输出会显示动作发生的概率。
     
  • Yolov8-Pose 姿势估计：站立识别与动作检测 - 站姿接口函数
    优质
    简介：Yolov8-Pose 是一种先进的姿势估计工具，特别擅长于人体站立姿态和各种动作的精确检测。它提供了一套专门针对站姿分析优化的接口函数，便于开发者快速集成到项目中进行人体姿态识别和动作监测。 基于Yolov8-Pose的姿势估计模式实现站姿动作识别的Python接口及关键点pose模型的具体步骤可以参考博客中的介绍《yolov8-pose 姿势估计，站立识别》。该文章详细介绍了如何利用YOLOv8-Pose进行人体姿态的关键点检测，并在此基础上实现了对特定站姿动作的有效识别。
     
  • Yolov8-Pose 姿势估计：站立识别与动作检测接口函数
    优质
    Yolov8-Pose 是一款基于 YOLOv8 的先进姿势估计工具，专注于人体站立姿态识别及复杂动作检测，提供高效准确的接口函数。 基于yolov8-pose的姿势估计模式实现站姿动作识别的Python接口及关键点pose模型。详细步骤可参考相关博客文章《yolov8-pose 姿势估计，站立识别》。文中介绍了如何利用YOLOv8-Pose进行姿态检测，并针对特定场景中的站姿动作进行了深入探讨和实践指导。
     
  • 人体姿势识别
    优质
    人体姿势识别是指利用计算机视觉技术分析图像或视频中的个体姿态和动作的技术。该领域广泛应用于安全监控、虚拟现实及运动医学等领域，旨在准确捕捉并解析人类身体语言，为智能交互提供重要信息支持。 人体姿态识别是利用计算机视觉技术来理解图片或视频中人物的身体动作与姿势的一种方法。这项技术通过定位并确定人体各部位的坐标（如头部、四肢）以实现对人的运动状态的理解。 CVPR会议在2017年发布了一篇关于实时多人人体姿态估计的重要论文，该算法受到深度学习爱好者的广泛关注和研究兴趣。文中提出的“Top-down Approach”方法首先采用人体检测技术定位图像中的每个人，并随后单独估算每个个体的姿态。“Parts Detection + Parts Association”的具体实现方式包括识别关键点（如眼睛、耳朵等）以及通过某种关联机制将这些点组合成完整的人体姿态。 该论文还引入了“Part Affinity Fields”这一概念，用以更精确地连接各个身体部位。由于人体运动时可能会出现遮挡现象，“Part Affinity Fields”的使用有助于算法推断出被遮挡的部位位置，从而提高姿态估计准确性。 此外，研究强调了实时性的需求：该方法能够在无跟踪的情况下逐帧处理动态场景中的人体姿态识别，并在保证精度的同时实现高速度的数据处理。这表明其不仅适用于学术研究，也具有潜在的实际应用价值。 值得一提的是，这项研究成果得到了卡内基梅隆大学的支持和贡献；其中一位作者曹哲是Facebook人工智能研究所的实习生，体现了该领域理论与实践相结合的趋势。 对于深度学习的研究者而言，这篇论文展示了如何将卷积神经网络（CNN）应用于关键点检测、递归神经网络（RNN）用于时间序列数据处理等多个知识点的实际应用。此外，它还涉及到模型训练和后处理等技术层面的内容。 综上所述，这项研究揭示了人体姿态识别领域的未来方向，如关键点定位、部位亲和力预测以及实时性要求等方面，并为深度学习在计算机视觉领域的发展提供了新的思路与实践案例。
     
  • 人体姿势检测
    优质
    人体姿势检测是一种利用计算机视觉和传感器技术来识别并分析人类姿态的技术。它广泛应用于健康监测、运动分析及虚拟现实等领域，能够有效预防伤害并提升训练效率。 H5+CSS+JS QQ注册页面小实例 这是一个使用HTML5、CSS和JavaScript创建的QQ注册页面的小示例。通过这个简单的项目，你可以学习如何结合这些技术来构建一个基本的用户注册功能。此示例不包含任何具体的联系方式或网址信息。
     
  • 姿势检测实战 —— OpenPose 实现多人大规模 2D 姿态识别项目
    优质
    本项目运用OpenPose框架实现大规模多人场景下的二维姿态识别，旨在提供一套高效、准确的人体动作分析解决方案。 基于 OpenPose 的实时多人二维人体姿态估计方法采用了一种非参数化表示方法，称为 Part Affinity Fields（PAFs），用于学习将图像中的身体部位与个体关联起来。该系统是一个 Bottom-up 的人体姿态估计系统。
     
  • 基于关键姿势和原子运动的人类动作识别方法
    优质
    本研究提出了一种创新的动作识别方法，通过分析人类行为中的关键姿势与原子级别运动变化，显著提升了复杂场景下的动作分类精度。 人类动作识别技术是智能个人辅助机器人领域的基础技能之一，它使机器人能够观察并自动响应人的日常活动。2015年发表在IEEE机器人与仿生学会议上的这篇研究论文探讨了基于关键姿势和原子运动的人类动作识别算法。 该论文认为，人类的活动通常可以被直观地看作是由一系列的关键姿势和原子运动组成的序列。其中，关键姿势指的是人体关节在一个特定时刻的空间姿态；而原子运动则是指从一个关键姿势转换到另一个关键姿势的动作过程。 为了实现这一目标，研究者提出了一种新的算法。首先，该算法计算出标准化的相对方向作为骨架特征来描述人体的姿态信息。接着，它将这些骨架特征序列基于动能分为静态和动态两部分：前者代表的是人在静止状态下的姿态变化；后者则涉及从一个姿势到另一个姿势的变化过程。 通过聚类技术，研究者构建了关键姿势和原子运动的码本，并利用朴素贝叶斯最近邻算法来分类人类活动。实验显示该方法在Cornell CAD-60数据集上的表现优于现有最佳方案，证明了基于关键姿势和原子运动的方法具有一定的优势。 动作识别的一个难点是从RGB图像序列中稳健地检测和跟踪人体姿态，但随着如Microsoft Kinect等廉价深度相机的出现，从3D（RGB-D）图像中提取并追踪人体变得更加容易。这促进了各种人类动作识别算法的发展，并为个人辅助机器人领域的研究提供了新的思路和技术支持。 综上所述，该论文展示了一种结合骨架特征、关键姿势、原子运动以及朴素贝叶斯最近邻算法的人类动作识别方法，在实际应用中表现出色，对智能机器人的研发具有重要意义。
     
  • 手势识别、手指检测、手势追踪
    优质
    本项目专注于开发先进的人机交互技术，涵盖手势识别、手指检测及手势追踪等关键领域，旨在实现更自然流畅的用户体验。 压缩包内包含两个记事本段落件：一个记录了获取指尖数目的方法总结，另一个则列出了手势识别相关的外文链接汇总。这些内容都是我在硕士期间研究指尖识别过程中收集整理的资料，大部分来自GitHub上的开源项目。希望这份材料能为正在或计划进行手势识别研究的同学提供一定的参考价值和便利，大家可以自行查看具体内容并借鉴他人研究成果的效果。欢迎下载使用。
     
  • 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。