python源码基于mediapipe设计实现人体姿态识别动态时间规整算法DTW和LSTM（长短期记忆循环神经网络.rar

本项目基于Python源码，结合MediaPipe框架，实现了人体姿态识别功能，并进一步采用动态时间规整算法（DTW）和长短期记忆循环神经网络（LSTM）对人体动作进行识别。项目涵盖了从姿态估计到动作识别的完整流程，为计算机视觉和机器学习领域的研究与实践提供了有价值的参考。 MediaPipe是一个开源的多媒体处理框架，适用于视频、音频和图像等多种媒体数据的处理。在项目中，我们利用其强大的姿态估计模型，提取出人体的关节点信息，为后续的动作识别打下基础。DTW作为一种经典的模式匹配算法，能够有效地处理时间序列数据之间的差异，而LSTM则擅长捕捉长时间序列中的依赖关系。这两种算法的结合，使得项目在人体动作识别上取得了良好的效果。 经过运行测试，项目各项功能均表现稳定，可放心下载使用。对于计算机相关专业的学生、老师或企业员工而言，该项目不仅是一个高分资源，更是一个难得的实战演练平台。无论是作为毕业设计、课程设计，还是项目初期的立项演示，本项目都能为您提供有力的支持。