基于关键帧的人体动作识别

人脸识别与人体动作识别技术及应用

针对现有的动作识别算法的特征提取复杂、识别率低等问题，提出了基于批归一化变换（batchnormalization）与GoogLeNet网络模型相结合的网络结构，将图像分类领域的批归一化思想应用到动作

采集人体动作信息,提出了一种基于ZigBee无线传感技术的采集系统,以CC2530芯片为核心设计网络的协调器和终端节点,以MMA7361L三轴加速度传感器为采集传感器,搭建ZigBee无线采集网络,并

基于无线惯性传感器的人体动作捕捉系统

为了有效提取面部表情特征，提出了一种新的基于LBP（局部二值模式）特征的人脸表情识别特征提取方法。首先用均值方差法对表情图像进行灰度规一化，通过对图像进行积分投影，定位出眉毛、眼睛、鼻和嘴巴这些关键特

由于视频帧数量较大,视频序列拼接时容易造成拼接误差大、耗时较多,为有效解决此问题,提出一种基于自适应关键帧的视频序列拼接方法。将固定间隔采样帧作为关键帧并对其进行特征点提取,利用特征点匹配结合RANS

读取视频文件并播放，检测其中的关键帧（镜头切换后的第一帧），然后进行灰度化和直方图均衡化处理。

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修改Unity中导入动画的关键帧的步骤是什么？通过以下步骤，您可以更改在Unity中导入的动画的关键帧。第一步是打开Unity软件并导入动画文件。然后，您需要在Unity中选择动画对象并找到关键帧的位

提取视频流数据中的关键帧对于视频处理应用程序来说非常重要。一种基于C++的解决方案，该方案使用了OpenCV库来处理视频流数据，并能够准确地提取关键帧。为了运行该代码，需要安装OpenCV 2.4.9