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搜索资源列表

  1. 基于视觉的人体运动分析综述

  2. 基于视觉的人运动分析越来越受到计算机视觉领域研究者的广泛关注，它成为图像分析、心理学、人工 智能等领域的研究热点，在智能视频监控、虚拟现实、用户接口、运动分析等方面有着广泛的应用。从运动目 标检测、运动目标分类、人体运动跟踪、人体行为识别与描述四个环节综述了人体运动分析的研究现状，分析 了存在的一些问题和未来的研究发展方向。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-30
    • 文件大小：593kb
    • 提供者：engine406

  1. 视频镜头检测和人体行为分析

  2. 视频镜头检测和人体行为分析PDF文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-30
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：ft1148137

  1. 人体行为分析

  2. 1.目标检测 2.目标分类 3.目标跟踪 4.特征提取 5.行为理解

  3. 所属分类：其它

  1. 人体行为识别

  2. 视频中的 人体行为识别，检测，跟踪 算法研究

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-11-25
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_20174733

  1. 行为检测代码

  2. 选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。算法总体效果可以，误检较少。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-03-17
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：baidu_36819554

  1. 人体姿态检测

  2. CMU的实时人体姿态，行为检测源码。C++版本。可以实时检测多个人的姿态和动作

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-24
    • 文件大小：52mb
    • 提供者：linjiebelfast

  1. 人体行为检测概述

  2. 简单的机器视觉入门文章，帮助新手快速建立系统概念，希望对大家有帮助

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-04
    • 文件大小：123mb
    • 提供者：jingtaoqian8521

  1. 人体异常运动监控系统设计.zip

  2. 本资源运用Matlab中的计算机视觉技术对视频监控中的运动人体的一些异常行为进行研究分析，涉及到了运动目标检测以及跟踪和人体异常行为检测等几个方面。背景模型的建立则是分别利用了中值滤波法和二值化背景模版建模法，通过帧间差分 来实现不断更新背景模版。在检测运动人体异常行为中，本文在检测运动人体跌倒的异常行为时利用外接矩形来确定运动人体及其质心，并通过定义一些特征算子来把人体行为进行量化，从而判断是否行为异常。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-05-10
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：xw950121

  1. 基于手机加速度传感器的人体行为识别_衡霞.pdf

  2. 近年来随着信息科学和传感器技术的进步，基 于传感器的行为识别获得了极大的发展，其中基于 可穿戴传感器的人体行为识别具 有 极 其 广 泛 的 应 用前景。例如在智能家居、老人或病人监护等领域 使用可穿戴式传感器可以实时获 得 用 户 的 行 为 数 据，从而快速准确的判断出当前用户的活动情况。 文［１］中使用在右脚踝和左大腿固定两个加速 度传感器 采 集 数 据 来 研 究 人 体 行 为 识 别 方 法；文 ［２］提出一种在人体不同位置固定多个加速度传感 器来进行老年人跌倒检

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-02-07
    • 文件大小：791kb
    • 提供者：songzailu6482

  1. MATLAB人体行为异常识别.zip

  2. MATLAB语言，识别异常行为，如跌倒，快跑，慢跑，带GUI用户界面。采用质心检测的方法，另外可以自己二次开发成其他异常行为的检测，如打架，抢劫，围观等等。无须jifen下载。可能会因环境有bug，需一定基础自我调试

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-08-03
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：matlab1998_vx

  1. MATLAB人体姿态行为识别[差影法，GUI界面，多姿势].zip

  2. 该课题为基于MATLAB差影法的人体姿态识别。带有一个GUI可视化界面。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。优点是通俗易懂，缺点是局限性大，因为对背景图片要求比较高。另外可改造成不需要模板图片的纯形态学或者利用帧差法识别的基于视频的人体行为检测。

  3. 所属分类：专业指导

  1. 基于视频的人体异常行为检测MATLAB[GUI，lun文].zip

  2. 一、课题介绍 本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-08-02
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：Threexiu

  1. MATLAB人体行为识别[坐，蹲，躺，站立多姿势，GUI界面].zip

  2. 本课题为基于形态学的人体行为检测系统，可以识别卧躺，站立，蹲坐等几种姿势。根据圈定的矩形长宽比例，带有一个GUI可视化界面，程序简单易懂通俗。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-08-02
    • 文件大小：572kb
    • 提供者：weixin_46022493

  1. 基于局部描述子的人体行为识别

  2. 提出一种新的局部时空特征描述方法对视频序列进行识别和分类。结合SURF和光流检测图像中的时空兴趣点，并利用相应的描述子表示兴趣点。用词袋模型表示视频数据，结合SVM对包含不同行为的视频进行训练和分类。为了检测这种时空特征的有效性，通过UCF YouTube数据集进行了测试。实验结果表明，提出的算法能够有效识别各种场景下的人体行为。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：292kb
    • 提供者：weixin_38720756

  1. MATLAB视频人体异常行为检测识别（GUI，论文）.zip

  2. 本系统为人体异常行为检测系统 本文件夹下共包含12个文件 其中matlab代码文件9个，视频源文件夹1个（内含4个视频），指导视频一个，说明文档一个 其中仅需要打开Main_Test.fig文件，点击运行即可使用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-12-06
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：weixin_46022493

  1. 人体骨骼关键点检测综述(1)

  2. 一、简介 实现人体检测，通常采用人体姿态估计（Human Posture Estimation），即将图片中已检测到的人体关键点正确联系起来，从而实现人体姿态的估计，实现人体的检测。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等。 通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算，可以估计人体当前的姿态。同时如果增加时间序列，在一段时间内观测人体关键点的位置变化，可以更加准确的进行姿态的检测以及估计目标未来时刻的姿态，做到更加抽象的人体行为分析，比如判断一个人是否在进行打羽

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：68kb
    • 提供者：weixin_38652636

  1. 基于Kinect传感器的跌倒行为的检测与分析

  2. 高危作业现场环境复杂,危险系数高,容易发生跌倒事故,造成人员伤亡。为了检测工人跌倒行为,提出了一种基于Kinect传感器的人体跌倒检测方法。利用Kinect获取深度图像,提取关节点信息,通过计算关节点相对位置熵和速度的变化,判断人体是否发生跌倒。通过对比实验,确定了一组跌倒识别率最高的骨架关节点:头、双肩、双膝、中心点。实验数据表明该方法可以更快速准确地检测出跌倒行为。

  3. 所属分类：其它

  1. MATLAB视频人体异常行为识别.zip

  2. Matlab人体异常行为检测，可检测商城小偷，异常可疑人员

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：matlab1998_vx

  1. 【毕业设计】基于MATLAB视频人体异常行为检测识别（GUI，论文）.zip

  2. 本文设计了一款人体行为异常监控系统，主要适用人群是老年人，在摄像头固定的情况下，自动检测人体运动轨迹，并与提前设定好的行为库进行匹配，分析判断是否具有异常行为。 在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：18mb
    • 提供者：matlab1998_vx

  1. 视频监控中跌倒行为识别

  2. 监控视频中的异常行为检测是计算机视觉研究领域的一个重要研究课题。人体跌倒行为作为异常行为的一种，可以对老龄化社会中的老年人跌倒行为做出实时预警，对保护老年人生命安全起到重要作用。本文采用三帧差法与更新运动历史图像相结合的方法获取运动前景，然后采用膨胀形态学操作与中值滤波操作，消除前景图像的噪声，对运动区域标记采用矩形包围框来获取感兴趣区域的形态变化，最后采用矩形框的宽高比、人体Hu矩特征、人体轮廓离心率、人体轴线角多特征融合来识别跌倒异常行为，对识别出的异常行为实时报警。实验结果表明对固定背景的

  3. 所属分类：其它

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