人体动作识别(HAR)数据集，该数据集包含15类不同的人类活动，该数据集包含约12k+标签图像，包括验证图像。 人体动作识别(HAR)数据集，该数据集包含15类不同的人类活动，该数据集包含约12k+标签图像，包括验证图像。

动作识别研究 该存储库包含用于动作识别的6种代表性2D和3D方法的一般实现，包括I3D [1]，ResNet3D [2]，S3D [3]，R（2 + 1）D [4]，TSN [5]和TAM [ 6]。 这些代码用于我们对动作识别的分析。 陈春福（Richard）Chen *，Rameswar Panda *，Kandan Ramakrishnan，Rogerio Feris，John Cohn，Aude Oliva和Fanquanfu *，“对基于CNN的时空表示进行动作识别的深入分析”。 *：均摊 如果您使用此仓库中的代码和模型，请引用我们的工作。 谢谢！ @inproceedings{chen2020deep, title={Deep Analysis of CNN-based Spatio-temporal Representations for Action Recog

人脸，动作识别，相似度测试，定位人脸 　

带有骨骼跟踪技术的Microsoft Kinect的推出为基于骨骼的人类动作识别开辟了新的潜力。 但是，从深度图序列通过骨骼跟踪生成的3D人体骨骼通常非常嘈杂且不可靠。 在本文中，我们介绍了一种基于鲁棒性信息关节的人体动作识别方法。 受人类视觉系统本能的启发，我们通过关节位置的微分熵分析了每个动作类别的人类关节的平均贡献。 大多数动作之间存在显着差异，并且贡献率与常识高度一致。 我们提出了一种新颖的方法，称为骨架上下文，以测量姿势之间的相似性并将其用于动作识别。 通过提取每个信息关节的多尺度成对位置分布来计算相似度，然后使用线性CRF以词袋方式评估特征集。 我们报告实验结果，并在两个公共行动数据集上验证了该方法。 实验结果表明，所提出的方法对于相似的人类动作识别是有区别的，并且很好地适应了类内变异。

这是Android实时手势动作识别APP Demo，原文链接：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126994546 ， 考虑到原始YOLOv5的模型计算量比较大，鄙人在YOLOv5s基础上，开发了一个非常轻量级的的手势识别模型yolov5s05。从效果来看，Android手势识别Demo性能还是顶呱呱的，平均精度平均值mAP_0.5=0.99421，mAP_0.5:0.95=0.82706。APP在普通Android手机上可以达到实时的手势识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求

《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》：https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/126750433 ， 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统、各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用。本篇博客，将基于YOLOv5搭建一个手势识别目标检测系统，支持one,two,ok等18种常见的通用手势动作识别，目前基于多目标检测的手势识别方法mAP_0.5=0.99569，mAP_0.5:0.95=0.87605，基本满足业务的性能需求。手势识别 动作识别 手势动作识别 手势识别数据集 yolov5

DMP-轻水堆 这是用Matlab编码的Dynamic Movement Primitives实现。 对于回归，使用局部加权回归。 在人体动作识别方面，我取得了很好的成绩。 蓝色是原始数据，红色是来自训练有40位高斯的dmp的重放。

MMS骨架 介绍 MMSkeleton是一个开源工具箱，用于基于骨骼的人类理解。 这是负责的项目的一部分。 MMSkeleton是根据我们的研究项目。 更新 [2020-01-21] MMSkeleton v0.7发布。 [2019-10-09] MMSkeleton v0.6发布。 [2019-10-08]支持示范动物园。 [2019-10-02]支持自定义数据集。 [2019-09-23]添加基于视频的姿势估计演示。 [2019-08-29] MMSkeleton v0.5发布。 产品特点 高扩展性 MMSkeleton提供了灵活的框架来系统地组织代码和项目，并具有扩展到各种任务

基于kinect的人体动作识别系统。对应的CSDN博客在这里 development environment（开发环境）： 程序描述：基于Kinect的人体动作识别系统 开发测试所用IDE版本：Visual Studio 2013 开发测试所用OpenCV版本： 3.0 beta 开发测试所使用硬件： KinectV2 Xbox 操作系统：Windows 10 Kinect SDK版本：KinectSDK-v2.0-PublicPreview1409-Setup 2017年4月 Created by @胡保林 hu_nobuone@163.com Basic useful functions（基本功能）: Save file: 保存深度图像和骨骼图像到任意指定目录下 Detect： 可以检测人的左移右移、上蹦下跳等动作 Display: 可以实时显示深度图像和骨骼图像 Start/Exit：启动/退出

基于python开发的带UI界面的人体姿态识别和动作识别系统，可以识别图片，调用笔记本摄像头进行人体姿态识别和动作识别，项目中有环境配置说明和测试图片，生成的成果展示demo图片。因为是使用openspose库，所以需要有显卡加速运行起来才比较流畅，当然，CPU版本的也可以运行，具体运行效果参考:https://www.bilibili.com/video/BV1tB4y1W7bC/