识别人体的插件

为解决传统的使用视频彩色图像序列的智能监控容易受光照、颜色等因素影响的问题,提出结合Kinect深度图像和支持向量机的人体动作识别方法.利用Kinect在监控区域获得实时深度图像,并进行背景擦除,滤波

研究论文-基于人体头肩部形状的身份识别

提出一种人体行为识别模型和前景提取方法。针对人体运动过程中产生新的行为问题,该模型用分层Dirichlet过程聚类人体特征数据来判断人体运动过程中是否有未知的人体行为模式;用无限隐Markov模型对含

为改善人体行为识别任务中准确率低的问题,提出了一种基于批归一化的卷积神经网络(CNN)与长短期记忆(LSTM)神经网络结合的神经网络。CNN部分引入批归一化思想,将输入网络的训练样本进行小批量归一化处

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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。

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此程序算法思想实现了基于视频的人体识别与跟踪，适用于做安防监控产品的开发

opencv已训练好的haarcascades分类器，共22个，包括了人脸、人眼、人体等各种分类器。

基于关键帧的人体动作识别的论文复现，包括PPT，代码、论文等全套内容，仅是为了方便自己和他人共同学习。论文相对来说比较简单