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人体行为检测
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简单的机器视觉入门文章，帮助新手快速建立系统概念，希望对大家有帮助
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人体检测和追踪：人体检测和追踪
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人体检测与追踪 介绍 在这个项目中，我们研究了人类检测，面部检测，面部识别和跟踪个人的问题。 我们的项目能够在给定的视频中检测人及其脸部，并存储所检测到的脸部的局部二进制图案直方图（LBPH）特征。 LBPH特征是从图像中提取的关键点，用于识别和分类图像。 在视频中检测到某个人后，我们便会跟踪为该人分配标签的人。 我们已使用个人存储的LBPH功能在其他任何视频中识别它们。 扫描完各种视频后，我们的
OpenCV人类行为识别（3D卷积神经网络）
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上图视频测试链接：https://www.bilibili.com/video/BV13E411c7Mv/ 1. 3D卷积神经网络 相比于2D 卷积神经网络，3D卷积神经网络更能很好的利用视频中的时序信息。因此，其主要应用视频、行为识别等领域居多。3D卷积神经网络是将时间维度看成了第三维。 人类行为识别的实际应用： 安防监控。（检测识别异常行为：如打架，偷东西等） 监视和培训新人工作来确保任务执行
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人类行为活动识别
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在智能家居环境中的人类基本是个行为活动的识别，其中运用的机器学习算法有两种分别是朴素贝叶斯分类器和隐含马尔科夫。
行为检测代码
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选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。算法总体效果可以，误检较少。
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Android平台上实现的基于HOG特征的人体检测，使用Android-OpenCV2.4,可以打开图片检测、可以拍照检测、可以用摄像头实时检测。
基于深度学习模型人体行为识别
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基于深度学习模型人体行为识别，pdf格式文档，高清扫描版。
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人体检测模块的资料，含有代码1和技术手册，arduino的历程
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CVPR2017的最新论文，实时的人体姿态估计算法。对深度学习爱好者有帮助
行为识别综述
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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。
人体姿态检测
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CMU的实时人体姿态，行为检测源码。C++版本。可以实时检测多个人的姿态和动作
人形检测的特征描述子
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本代码视频中人形检测的的特征描述器的代码，运用了梯度直方图的的方法描述了图像的局部特征， 并用此训练向量机，对图像进行人形检测
人体行为识别概述测试数据库和顶级会议PPT学习教案.pptx
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总结了行为识别方面常用的数据集，主要包括国外的行为识别数据集
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