该课题为基于MATLAB的人体动作识别，读取测试图片，提取前景，框定目标，根据长宽比例判别。

关于 基于Kinect骨架信息的人体动作识别的论文

人体动作行为识别研究综述

Openpose人体动作分类GUI二次检测版本

人脸识别与人体动作识别技术及应用.pdf

基于无线惯性传感器的人体动作捕捉系统

Two-Stream Temporal Convolutional Networks for Skeleton-Based Human Action Recognition

项目描述: 自行设计前端模拟电路采集人体手臂、腿上的表面肌电信号，并进行一定的信号滤波，包括低通、高通，放大后通过KL25Z128VLK4处理器（KL25Z128VLK4数据手册）的A/D实现模数转换，进而简单数字滤波、处理，绘制表面肌电图(sEMG)以及通过特征提取、模式识别等方法，判别人体一部分的简单动作。硬件设计部分，主要是四个模块:模拟信号模块，微处理器模块，TFT显示模块和电源模块。 硬件设计框图 作品实物图: 演示视频: 附件内容包含: 转接板硬件电路原理图、PCB、Multisim仿真； 该设计论文阐述； 软件源代码； KL25Z开发板相关的参考资料；

针对现有基于深度学习的人体动作识别模型参数量大、网络过深过重等问题，提出了一种轻量型的双流融合深度神经网络模型并将该模型应用于人体动作识别。该模型将浅层多尺度网络和深度网络相结合，实现了模型参数量的大幅减少，避免了网络过深的问题。在数据集UCF101和HMDB51上进行实验，该模型在ImageNet预训练模式下分别取得了94.0%和69.4%的识别准确率。实验表明，相较于现有大多基于深度学习的人体动作识别模型，该模型大幅减少了参数量，并且仍具有较高的动作识别准确率。

这是基于python的opencv人体姿态动作检测算法源代码。