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目前基于人脸表情的情绪识别已经相对成熟,而根据人类肢体动作进行情绪识别的研究却不多。通过VLBP和LBP-TOP算子从三维空间中提取图像序列的肢体动作特征,分析愤怒、无聊、厌恶、恐惧、高兴、疑惑和悲伤
本文介绍了一种用于人体轮廓跟踪和动作序列识别的新框架。 给定一个带有标签的人类轮廓序列的画廊,我们将每个轮廓定义为一个“单词”,并将它们全部编码为轮廓字典。 该词典将用于翻译视频。 为此,通过连接所有
基于行为序列的软件用户异常获利模式发现,徐慧,詹佳涵,计算机软件的发展给用户的工作生活带来了极大的便利,但随着软件规模的扩大,在软件开发过程中由于需求设计过程或者软件开发过程
基于时间序列分析的人体运动行为模式识别研究; 行为识别;时间序列分析;小波阈值降噪;长短时记忆;隐马尔科夫模型
为验证并发系统需求设计的正确性,提出一种基于场景的并发系统需求验证方法.首先,用UML顺序图建模并发系统需求场景,通过定义顺序图的操作语义及转换规则,将顺序图的XML描述文件自动转换为Promela程
基于UML和行为模式的软件交互行为建模,冯凯,,本文通过对BDS2.0机器人图形化编程系统中用户交互行为的建模与设计,提出了一种将图形化和形式化相结合,综合运用UML和行为模式的软
针对公共重点区域的智能监视问题,研究了一种基于运动历史图像(motionhistoryimage,MHI)的行人异常行为检测方法。利用运动图像序列得到的MHI获取视频帧中运动目标的运动方向,由运动方向
异常检测是入侵检测的一种重要手段,异常检测的关键在于正常模式的刻画,而正常模式的质量取决于数据的质量。对于纯净(不带噪声)的数据,正常模式的准确度相对较高;对于不太纯净的数据,就有可能丢掉某些真正的用
yamale-docker-action yaml模式验证的github动作 你好世界码头工人行动 此操作将打印“ Hello World”或“ Hello” +要向日志打招呼的人的姓名。 输入项 w
提出一种高效的人体动作识别方法。通过帧间差分法将深度序列的三视图转化为深度运动轮廓序列(DMOS),然后利用时空金字塔对DMOS进行时间维和空间维细分,将细分后得到的空间网格的局部方向梯度直方图(HO
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