Matlab人头检测的代码，提供了一个用于从医疗场景中检索CPR事件的框架。

简介：
该MATLAB人头检测的代码构建于活动检测的框架，用于从医学模拟视频中检索包含心肺复苏（CPR）场景的关键帧。该框架的核心技术包括视频分割、感兴趣区域提取、人脸检测、定向梯度的时空直方图-HOG3D、局部二进制模式-三个正交平面-LBP-TOP、3D尺度不变特征变换（SIFT-3D）以及分类器融合。具体而言，医学模拟视频，特别是那些能够复制罕见临床情况的模拟内容，已被证明能够提供更为周全的培训资源。这些模拟利用病人模拟器，它们是高度逼真的人体模型，并要求医生在每次课程结束后手动审查记录并进行注释，随后将这些信息传达给接受训练的人员。由于此过程可能耗费大量时间且繁琐，因此亟需实现自动化的视频片段检索机制。在本项目中，我们提出了一种基于活动的场景检索框架，旨在从模拟医疗危机的培训视频会议中识别和分类涉及心肺复苏（CPR）活动的特定场景。该方法的初始步骤是将视频分割成重叠的体积。随后，从每个体积中提取感兴趣区域，这些区域对应于逼真人体模型的胸部部位；因为在进行CPR活动时，受训人员的手通常会置于逼真人体模型胸部中央。为了降低算法的计算复杂度，我们摒弃了那些没有明显运动变化的区域处理量，从而提升了整个框架的效率。此外，我们对最接近感兴趣区域的头部进行了分析以确定其动作状态之外的手部动作。从每个体积中提取两个子体积后, 我们进一步利用时空特征...