该文档包含了比较全面的行为识别的综述,以及深度学习的最近进展,能够帮助大家尽快掌握该领域的发展现状,为大家理清研究思路提供一定的帮助和参考。
hog+hof+surf去除相机抖动
利用骨骼进行的人体行为识别,基于LOP的行为识别,可以运行(actionrecognition)文件列表:actionletEnsemble-masteractionletEnsemble-maste
HACS:HumanActionClipsandSegmentsDataset
人体运动行为特征识别在医疗健康、人机接口、体育竞技等诸多领域都有广泛应用。介绍了常见的用于运动数据采集的传感器和相应方法,简述了运动数据预处理的一般手段;介绍了运动数据特征提取的过程,重点描述了常见运
基于四元数时空卷积神经网络的人体行为识别.pdf,传统卷积神经网络(CNN)只适用于灰度图像或彩色图像分通道的特征提取,忽视了通道间的空间依赖性,破坏了真实环境的颜色特征,从而影响人体行为识别的准确率
提出一种基于多视角非负矩阵分解的视角不变特征提取方法用于融合多视角信息并进行人体行为识别。通过提取每个视频帧的时空描述符,有效描述了视频场景中的运动和形态信息;为了解决观测角度改变对识别的影响,在不同
该项目使用Python 3.6.5和Pytorch训练,并应用GCN图卷积算法识别人体摔倒行为。代码分享,欢迎使用和学习。
为了更好地对人体动作的长时时域信息进行建模,提出了一种结合时序动态图和双流卷积网络的人体行为识别算法。首先,利用双向顺序池化算法来构建时序动态图,实现视频从三维空间到二维空间的映射,用来提取动作的表观
这是一份新的研究论文,探讨了基于权重Hu矩和HOG特征的智能融合人体行为识别的新策略。通过将两种特征相结合,提出了一种自适应方法,可以更准确地识别人体行为。