本设计是一款基于MATLABGUI的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
学生课堂行为识别旨在识别学生在课堂上的行为表现,反映课堂教学质量。针对目前卷积神经网络在随着网络层数加深表现出来的性能退化的问题,提出基于残差结构的深度残差网络。通过搭建学生课堂行为识别数据集,训练深
近年来,无线信号在行为识别、定位和目标检测等方面的应用取得了一系列突破性的研究成果,对智能家居、视频教学、虚拟现实、家庭娱乐等具有很强的理论研究意义和实用价值,是智能人机交互的基本研究内容。首先回顾了
ST-GCN官方代码模型,下载后有误,在github上找到的修改版模型,实测可以使用,测试结果与论文中基本一致
针对长短时记忆网络(LSTM)不能有效地提取动作前后之间相互关联的信息导致行为识别率偏低的问题,提出了一种基于Bi-LSTM-Attention模型的人体行为识别算法。该算法首先从每个视频中提取20帧
基于视频信息的人体行为识别得到了越来越多的关注。针对人体行为的局部表达,提出了一种新的局部轮廓特征来描述人体的外观姿势,可以同时利用水平和竖直方向上的轮廓变化信息。该特征能有效区分不同动作,与轮廓起始
近年来,自动学习特征的深度学习方法在视频行为识别领域中不断被挖掘探索。在总结了常用的行为识别数据集的基础上,对传统的行为识别方法以及深度学习的相关基础原理进行了概述,着重对基于不同输入内容与不同深度网
基于信道状态信息的人体行为识别系统
主要讲述人体行为识别的基础流程,归纳了人体行为识别常用的数据集,总结了时域分割的发展现状和常用的方法,讲解了人体行为识别比较经典的方法,并归纳了人体行为识别最新、最热的深度学习方法。引入了动作分割,再
为了有效地表征行为,提出了一种基于姿态转换网络的行为识别算法。首先对人体进行自动定位,并对人体区域进行形状与运动特征提取；然后对特征进行层次聚类,构建姿态二叉树,并将运动序列表示为姿态序列后,将其表征
