Python基于OpenCVdlib的实时头部姿态估计

针对以随机森林为分类器的人体姿态估计系统内存占用过大的问题，提出一种优化的随机森林模型，该模型在进行Bootstrap抽样前，引入Poisson过程并将其与深度信息相融合组建一个滤过网对原始训练数据集

rpg_monocular_pose_estimator, 基于红外led的单目姿态估计系统 型单目姿态免责声明和许可证在以下设置下测试了RPG单目姿态估算器：ros和 Ubuntu 12.04ros

为了解决传感器自身累计误差和周围环境随机误差对姿态最优估计影响的问题,提出了一种基于STM32的姿态解算系统设计方案。该系统由低成本的航姿参考系统(AHRS)和STM32F405微处理器组成。采用四元

针对传统的特征提取算法在图像匹配过程中易出现误匹配现象，提出在ORB算法的基础上融入一种最小平方上值估计法——LMedS方法。利用ORB算法的特点和LMedS方法去除可能存在的外点，消除误匹配现象，从

展示了如何使用TensorFlow和OpenCV从视频中估计人体头部姿势

针对人体运动姿态可自由编辑的特性,提取人体骨架模型,建立人体运动姿态模型库,分析了运动捕捉系统在舞蹈训练中的应用,提出基于特征平面间相似性匹配的方法来计算模型各部件间运动数据参数。经过验证,该方法对于

graph_opt—CV之DNN：基于OpenPose的OpenCV利用DNN算法实现对单人体姿态(美女跳舞)实时估计检测.rar

Codefor"PVNet:Pixel-wiseVotingNetworkfor6DoFPoseEstimation"CVPR2019oral

这篇文章提出了一种用于从单个图像进行3D对象检测和姿势估计的方法。与仅回归对象的3D方向的当前技术相比，此方法首先使用深度卷积神经网络回归相对稳定的3D对象属性，然后将这些估计与2D提供的几何约束结合

人体姿态估计的目的是通过图像、视频等输入数据定位人体部位,构建人体表征(如人体骨架)。在过去的十年中,它受到了越来越多的关注,并被广泛应用于人机交互、运动分析、增强现实和虚拟现实等领域。