Google MediaPipe Pose 姿势跟踪

约束因素分析用于无约束人脸姿势分类

姿势：基于硬件的友好的基于粒子的观测选择PHD滤波器的设计

一、课题名称： 基于MATLAB的人体行为姿势识别系统 二、算法介绍 本课题采用差影法的方法进行人体姿势的识别。背景差影法的原理就是：我们先在路口固定一个摄像头，将这个摄像头与电脑相连。电脑可以把拍到的车流视频保存，然后人为截取车型图片作为背景差影法处理的对象。这里要注意的是，我们首先要拍摄一张没有任何移动物体或者干扰的背景图，这样我们在进行背景差影法做图像处理时就可以尽量得来最理想的结果。然后，我们把存在背景的车型图和没有任何干扰的背景图做减法，就可以很方便的得到我们需要进行识别的车的一个基本的轮廓图。这个轮廓图才是我们最终需要的用来进行车型识别的核心。图像差分就是对图像进行减法，我们在用背景差影法来是被车型图片的时候，必须要注意到背景随晴雨天、光强度这些随时可能发生变化的条件而该改变。 三、GUI界面设计

编者按：随着大屏手机的普及，网站大都需要适配手机版(这简直是一定的)。不过在有限的空间上想将整个桌面端网页转移上去，设计师可需要下工夫了，得择重避轻、全面考虑、无缝对接，等等等等。今天分享的好文，从7个方面帮你打造卓越的移动网站，文章很全面，设计师和产品经理都可以学习一下。现在手机上App很火爆，看到最近很流行的游戏很多人就会去装一个。可实际上不少应用都是一些偶发性的需求，比如我最近要租房子装了个58同城，可我不可能天天租房子，租完房子之后这个应用我就几乎不会打开了。想想我们平常经常使用的应用也就3-5个，微博、微信、浏览器等，一般最多不会超过7个。普通人的大脑无法同时处理七件以上的信息单位，

第1章 绪论 1.1 研究背景 对于目标实施追踪一直是人们追求的目标，以前只能通过人为的或者其他信息进行模糊的追踪。20世纪初，数字图像的处理走入大众的视野。在那个时候，人们在两地之间传输了一张照片，该照片经过数字压缩后，传输时间从200多小时缩短到不足三小时。这一过程虽然用到了图像处理方面的相关知识，但计算机却没有参与到整个过程中。但是，数字图像的处理离不开一定的储存空间与计算技巧的配合，与计算机发展技术成正比关系[1]。 从20世纪50年代开始，计算机的发展才向前迈进了一大步，人们在处理图形以及图像信息时已经有意识的将计算机的功能利用起来，增加工作的便利性[2]。 从图像处理技术的兴起到

基于人机工程和人机工效学原理，将空间站实验舱的3D模型导入到JACK软件中，并利用JACK软件对空间站实验舱内的航天员工作姿势进行可视域、可达域、疲劳和舒适度等仿真分析评价，进行改良优化。仿真航天员在实验舱的虚拟状态，以达到最舒适的人机环境。

动作识别 训练 python ActionRecognition/train_action_from_pose.py 测试 通过getpersonpose_array获取信息，然后运行 python ActionRecognition/test_action_from_pose.py 其中，person02_boxing_d2_uncomp 和 person05_walking_d1_uncomp 需要预先通过 PosturalRecognition/test/VideoCapture.py 进行预处理 最后输出动作发生的概率

人体姿势估计和跟踪的简单基线的TensorFlow实现

已划分训练集、测试集、验证集，亚洲人面部图像，多姿势，多表情，已划分标签。针对深度学习中人脸各种识别任务训练、测试以及验证