姿势分类器 使用ml5.js和p5.js的姿势分类Web应用程序 数据采集​​： 从ml5库使用PoseNet模型，并为分类模型中使用的字母手动收集数据。 模型训练： 将收集的数据标准化并通过神经网络传递，并训练50个纪元。 部署： 经过训练的模型用于姿势分类，应用程序的UI在p5.js中开发，并使用github页面进行部署。

TF.JS CodeForCause研讨会：姿势校正 使用Tensorflow.JS，Posenet，ML5.JS，P5.JS创建的车间项目，可跟踪用户的身体姿势，如果姿势错误，则会使用户的屏幕模糊并发出警报声。 重要连结 -- 资源

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orb算法matlab代码开放的心态 使用ORB-SLAM2和单反相机，一种非常便宜且便携的手势估计解决方案，适用于教育性3d绘画和其他用途。 作者：THE Hack 2019 Dream Blue Team开发人员：@ pityhero233 开发人员须知 由于ORBvocabulary超出了GitHub的最大文件大小，因此已将其从存储库中排除。 请从Vocabulary /文件夹中解压缩它，或从GitHub手动克隆它。 灵感 我们首先从Google听说过这个想法。 是Google Inc.的flipbrush项目，它使用HTC VIVE VR设置进行3D绘画。 它很棒而且很棒，但是超过900美元的成本几乎使它无法适应日常使用。 以前，我们具有制造自动驾驶汽车的经验，我们发现可以在这种情况下将几种用于汽车本地化的算法应用于这种情况，因此我们尝试使用廉价的相机来构建自己的TiltBrush版本。 它能做什么 这是一个概念验证的演示，具有两个不同的后端，使用户能够以毫米级别的精度在不受限制的空间中绘画作品。 我是如何建造的 首先，通过分析GoPro运动相机的开源android客户端，我们

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基于MATLAB的视频的行为人行为姿势识别（跌倒摔倒检测，GUI界面设计，行走，站立，跌倒）

2022年文件上传漏洞绕过姿势整理，过waf版，绕过思路：对文件的内容，数据。数据包进行处理。2.通过替换大小写来进行绕过

「PoseNet」是一种视觉模型，它可以通过检测关键身体部位 的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如，该模型可以估计图像中人的手肘和/ 或膝盖位置。这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的 位置。 TensorFlow Lite 分享了一个安卓示例应用程序，该应用程序利用设备的摄像头来实时地检测和显示一个人的关键部位

结合YOLOV3的人体姿势识别算法