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基于深度图像及骨骼信息的人体动作识别

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简介：
本研究探讨了利用深度图像和人体骨骼信息进行精确的动作识别技术，结合机器学习模型实现对人体姿态、动作的有效分析与理解。 人体动作识别是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要研究方向，在自然人机交互、虚拟现实、智能视频监控以及多媒体搜索等多个应用领域具有广泛的应用前景。

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  • 基于深度图像及骨骼信息的人体动作识别
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    本研究探讨了利用深度图像和人体骨骼信息进行精确的动作识别技术，结合机器学习模型实现对人体姿态、动作的有效分析与理解。 人体动作识别是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要研究方向，在自然人机交互、虚拟现实、智能视频监控以及多媒体搜索等多个应用领域具有广泛的应用前景。
     
  • 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。
     
  • 基于人体骨骼姿态的姿势识别源码.zip
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    本资源提供一套用于识别和分析人体姿势的代码包。通过检测关键骨骼节点，实现对复杂动作的有效解析与分类，适用于运动科学、虚拟现实及游戏开发等领域。 基于人体骨骼姿态的姿势识别代码可以帮助开发者更准确地捕捉并分析人的动作。这类代码通常会利用传感器数据或摄像头输入来追踪关键的身体关节点，并根据这些点的位置关系判断出具体的人体姿态，进而应用于健康管理、虚拟现实游戏等领域中。编写此类程序时需要考虑算法效率和准确性之间的平衡，同时也要确保对不同人群的适用性，比如针对儿童与成人的差异进行调整优化。
     
  • 基于四元数的3D骨骼表示人体行为识别
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    本研究提出一种基于四元数表示的3D骨骼数据方法，用于提升人体行为识别精度与效率，在多个数据集上验证了其优越性。 为了精确描述人体骨骼的运动细节以及3D骨骼间的几何关系，提出了一种基于四元数表示的人体行为识别方法。首先，在已捕获的关键帧集合基础上，对普通关键帧使用线性插值处理，而变速关键帧则采用二次多项式插值法，以获得相同数量的骨骼序列；接着，利用四元数来描述所得骨骼序列中每帧内3D骨骼间的几何关系，并提取出相应的四元数特征描述子。最后通过支持向量机分类器对这些特征描述子进行训练和测试，得到最终的人体行为识别结果。实验结果显示，在三个标准数据库上使用这种方法时，所提的四元数特征描述子能够有效地应对噪声、运动速度变化、视角变换以及时间轴不对齐等问题，并显著提高了人体行为识别的准确性。
     
  • MMskeleton: 一个OpenMMLAB工具箱，支持人体姿态估计、基于骨骼的动作识别及动作合成
    优质
    MMskeleton是OpenMMLAB提供的多功能工具箱，专门用于人体姿态估计、基于骨骼的动作识别与动作合成，助力研究者和开发者在这些领域取得更多突破。 MMSkeleton是一个开源工具箱，用于基于骨骼的人类理解研究项目的一部分，并且是根据我们的研究开发的。 更新记录如下： - 2020年1月21日：发布 MMSkeleton v0.7。 - 2019年10月9日：发布 MMSkeleton v0.6。 - 2019年10月8日：支持示范动物园功能的使用。 - 2019年10月2日：提供自定义数据集的支持服务。 - 2019年9月23日：增加基于视频姿势估计演示的功能。 - 2019年8月29日：发布 MMSkeleton v0.5。 产品特性包括高扩展性，MMSkeleton提供了灵活的框架来系统地组织代码和项目，并且能够轻松适应各种任务。
     
  • 基于Kinect深度图像的静态人体姿态识别
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    本研究提出了一种利用Kinect设备捕捉的深度图像进行静态人体姿态识别的方法，通过分析人体关节位置实现对人体姿势的有效判断。 为了克服传统视频彩色图像序列在智能监控中的局限性（如光照、颜色等因素的影响），本段落提出了一种结合Kinect深度图和支持向量机的人体动作识别方法。该方法利用Kinect设备获取实时的深度信息，然后通过背景擦除和滤波处理来提取Haar特征。接下来应用支持向量机分类算法生成分类器，并对一系列特定静态动作进行分析测试。 实验结果显示：在使用深度图像的情况下，对于静态动作具有较高的识别准确率；此外，与基于传统彩色图像的智能监控系统相比，在光照、颜色等环境因素变化时表现出更强鲁棒性的同时，也提高了整体的动作识别精度和效率。
     
  • MMSkeleton-Master_基于Kinect的骨骼识别_
    优质
    MMSkeleton-Master是一款利用Kinect设备进行人体骨骼识别和跟踪的软件工具包。它提供了一套完整的解决方案，适用于动作捕捉、游戏开发及虚拟现实等领域。 基于Kinect和神经网络的骨骼识别动作技术能够实现对人体姿态的精确捕捉与分析。这种方法结合了深度传感器Kinect获取的空间数据以及通过训练好的神经网络模型进行的动作分类，从而在人机交互、虚拟现实等领域展现出广泛应用潜力。
     
  • SkeletonGroupActivityRecognition: 基于骨骼数据识别小组活动无需个人动作标签
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    简介：本文提出了一种创新的方法——SkeletonGroupActivityRecognition，该方法利用群体成员的骨骼数据来自动识别小组活动类型，而不需要为每个个体的动作提供详细的标注信息。此技术在智能监控、体育分析等领域展现出广阔的应用前景。 以下是关于“骨骼学习小组活动”的正式实施说明。该过程不需要个人动作标签。 所需环境： - Ubuntu >= 16.04 - NVIDIA Container Toolkit - Docker Compose 数据集和预训练模型需要从作者提供的资源中下载。 1. 下载排球数据集，并在文件夹`./SkeletonGroupActivityRecognition/volleyball_dataset/`中解压zip文件。 2. 下载pretrained-3d-cnn权重，将.tar文件放入目录 `./SkeletonGroupActivityRecognition/Weights/` 构建Docker容器： 使用以下命令克隆代码库： ```shell git clone https://github.com/fabiozappo/SkeletonGroupActivityRecognit.git ``` 注意：请确保按照NVIDIA Container Toolkit的入门指南进行设置。
     
  • 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。
     
  • 人体骨骼图像的空域处理方法
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    本文提出了一种对人体骨骼图像进行空域处理的新方法，旨在提高医学影像中骨骼结构的清晰度和细节展现能力。通过优化算法，有效去除噪声并增强边缘检测，为临床诊断提供更精准的数据支持。 天津大学光电图像处理作业要求学生完成一系列与光电图像处理相关的任务和项目。这些作业旨在帮助学生深入理解和掌握相关理论知识及实践技能，并通过实际操作提升解决问题的能力。课程内容涵盖了从基础的光学成像原理到先进的数字图像处理技术等多个方面，鼓励同学们积极思考、动手实验并进行团队合作交流以共同进步。