实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法，主要内容包括背景的提取，人体运动区域检测，人体轮廓提取，步态特征的提取，相似性度量和分类识别。-

引入了紧致度和矩形度两种新型的多区域特征用于步态识别，并且对同质心高度和伸长度两种特征进行了融合。用中值滤波器估计出步态序列的背景，用差分法提取每帧图像的运动目标轮廓，并在此基础上提取紧致度等多区域特

嵌入式系统的核心是由一个或几个预先编程好以用来执行少数几项任务的微处理器或者单片机组成。嵌入式系统是以应用为中心,以计算机技术为基础,软硬件可裁剪,适用于应用系统对功能,对可靠性、成本、体积、功耗有严

VC++实现步态识别，具有一定的参考价值

基于轮廓图像空频域特征的人体姿态分层识别算法，邓甜甜，王智灵，人体姿态识别是当前自动视频理解技术的研究热点，其难点在于在实际应用中很难同时保障准确度、鲁棒性和实时性。当前基于二维图像

针对现有人体动作识别方法没有考虑到非人体目标的作用，提出一种基于时空图像分割和目标交互区域检测的人体动作识别方法。在视频流中检测出人体轮廓，并将其进行时空图像分段形成关键段区域；然后，扩展分段使其包含

用于运动目标和背景提取的主程序，仅供参考

针对复杂环境下运动人体难以检测及由人体运动自身的复杂性而引起的骨架提取难的问题，提出了一种复杂环境下视频序列中的运动人体骨架提取算法。算法首先利用区域背景建模获取复杂环境下的背景图像，利用最大色差分量

基于OpenPose的人体睡姿识别实现与研究.pdf

利用matlab进行人体行为姿态检测与识别的技术，包括预处理、特征提取、分类器组合等方面的详细内容。同时，针对常见的人体行为姿态如走路、跑步、跳跃等进行了实验验证，并给出了相关的结果和分析。该技术可以

图像处理人体行为慢特征识别