王者荣耀孙膑原模+四模型皮肤，包括逆流之时、未来旅行、天使之翼、妖精王、归虚梦演，包含普通攻击、一二三技能、死亡等动作，fbx格式，适用于导入Unity

王者荣耀扁鹊原模+两模型皮肤，包括善恶怪医、救世之瞳、化身博士，包含普通攻击、一二三技能、死亡等动作，fbx格式，适用于导入Unity

人脸识别与人体动作识别技术及应用

下采样matlab代码快速人类动作识别 介绍 该存储库保存了该项目的代码库和数据集： 识别人类快速动作的时空图卷积网络 先决条件 Python3（> 3.5） 资料准备 我们对NTU-RGB + D的3D骨骼数据进行了实验。 预处理的数据可以从下载。 下载数据后，将“ NTU-RGB-D”文件夹解压缩到路径中。 下采样 为了创建快速动作的数据集，我们对NTU-RGB + D数据集进行下采样。 下采样是通过拍摄一帧然后保留另一帧，将帧数减半来完成的。 运行“ downsample.py”以对所需数据进行下采样。 数据缩减（可选） 我们提供“ create_small_data.py”，通过从所有60个动作中选择多个动作来从原始数据中创建较小的数据。 可以根据代码上的标签在代码中选择所需的操作。 可视化 我们在MATLAB上提供NTU-RGB + D的3D骨骼数据的可视化。 可以在“可视化”文件夹中找到更多详细信息。 训练 可以通过运行“ main.py”来训练模型。 结果将显示在“结果”文件夹中。 如果使用较小的数据，则需要对代码进行一些修改，这些修改在代码中有详细说明。 结果 此处显示

识别系统源码合集源码10套（含OCR项目、验证码、指纹、人脸、图形、证件、 文字识别、动作识别等等）.zip

王者荣耀钟无艳原模+三模型皮肤，包括野蛮之锤、生化警戒、王者之锤、海滩丽影，包含普通攻击、一二三技能、死亡等动作，fbx格式，适用于导入Unity

1、动作面板－载入－找到该动作，确定即可。 2、将1寸的照片裁切成2.5×3.5cm，2寸的照片裁切成3.5×5cm。 3、选中裁成的照片，再动作面板中对应尺寸的动作即可。

视频图matlab代码 主页： 论文“基于全局时间表示的CNN用于红外动作识别”的代码 抽象的 红外人体动作识别具有许多优点，即它对光照变化，外观变化和阴影不敏感。 现有的用于红外动作识别的方法要么基于空间信息，要么基于局部时间信息，但是并未考虑能够更好地描述整个视频中身体部位运动的全局时间信息。 在这封信中，我们提出了一种新颖的全局时间表示形式，称为光流堆叠差异图像（OFSDI），并通过综合考虑局部，全局和空间时间信息，从红外行动数据中提取了鲁棒且具有判别力的特征。 由于红外行动数据集的规模较小，我们首先将CNN分别应用于局部，空间和全局时间流，以从原始数据中获取有效的卷积特征图，而不是直接训练分类器。 然后，通过轨迹约束池将这些卷积特征图聚合为有效的描述符，该描述符称为三流轨迹合并的深度卷积描述符（TSTDD）。 此外，我们通过使用局域约束线性编码（LLC）方法提高了这些功能的鲁棒性。 利用这些功能，在我们的方案中采用线性SVM对动作数据进行分类。 我们对红外动作识别数据集InfAR和NTU RGB + D进行了实验。 实验结果表明，该方法优于具有代表性的最先进的手工特征和基于深度

人体姿态的时空动作检测源码。应用场景比如说，我国农村的空巢老人子女常年在外打工。而目前的监控属于被动式的监控，我们仅仅只能查看并且回放监控，不能对监控里面的某种信息作出判断和预警。该课题利用Matlab对监控中的画面的人体行为做一些监测和判别，一旦检测到有某些异常行为，比如说快跑慢跑跌倒等等作出提示。人体姿态的时空动作检测源码。应用场景比如说，我国农村的空巢老人子女常年在外打工。而目前的监控属于被动式的监控，我们仅仅只能查看并且回放监控，不能对监控里面的某种信息作出判断和预警。该课题利用Matlab对监控中的画面的人体行为做一些监测和判别，一旦检测到有某些异常行为，比如说快跑慢跑跌倒等等作出提示

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