该演示展示了多人2D姿态估计算法的操作步骤。任务是预测输入视频中每个人的姿态：人体骨骼，包含关键点和关键点之间的连接。姿态可能包含多达18个关键点：耳朵、眼睛、鼻子、颈部、肩部、肘部、腕部、臀部、膝盖和脚踝。该算法的潜在用例包括动作识别和行为理解。
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利用matlab进行人体行为姿态检测与识别的技术，包括预处理、特征提取、分类器组合等方面的详细内容。同时，针对常见的人体行为姿态如走路、跑步、跳跃等进行了实验验证，并给出了相关的结果和分析。该技术可以
基于MATLAB仿真技术实现的人体异常姿态识别方法，包括GUI工具界面展示和万字详细文档讲解。该方法可应用于人体肌肉骨骼系统及神经系统方面的研究，并对体育训练、医疗康复等领域具有推广价值。其中关键算法
该方案基于Matlab语言编写，拥有用户友好的GUI界面和详细的万字文档，可准确检测人体异常姿态行为，为相关领域的研究提供了可靠的工具。项目案例和架构信息丰富，有利于学习和应用该方案。
系统支持摄像头、图片和视频多种识别方式，UI界面简洁易用，功能一键调用。
这个动画是通过刷新演示过来的,就三个组成cout、system("cls"),Sleep(XXX);
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c++设计模式代码演示（包含经典的模式。。。源代码。。。)
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