Leeds Sports Pose 是一个体育姿势数据集，其被分为竞技、羽毛球、棒球、体操、跑酷、足球、排球和网球几类，共包含约 2000 个姿势注释，图像均来自于 Flickr 的运动人员。 通过对图像进行缩放，最突出的人长度约 150 像素，并且每个图像都注有 14 个联合位置，其左侧和右侧关节始终以人为中心进行标记，此外，每个图像文件的 JPEG 注释字段中均可发现原始图像的属性和 Flickr 链接。 该数据集由利兹大学计算机学院于 2010 年发布，相关论文有《Clustered Pose and Nonlinear Appearance Models for Human Pose Estimation》。

本教程利用MATLAB软件完成了人体姿态检测的代码搭建、训练、评估，最后利用训练好的检测器可检测单人、多人人体姿态检测等任务。关注B站-小洋葱UP主可以查看代码教程哦~https://www.bilibili.com/video/BV1CZ4y1a7as/?vd_source=9ed785727873c025ff872897e1d95941

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

人体姿态异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。人体异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。人体异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。人体异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。人体异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。

MATLAB人体姿态行为检测识别源码。基于MATLAB差影法的人体姿态识别。带有一个GUI可视化界面。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。优点是通俗易懂。另外可改造成不需要模板图片的纯形态学或者利用帧差法识别的基于视频的人体行为检测。MATLAB人体姿态行为检测识别源码。基于MATLAB差影法的人体姿态识别。带有一个GUI可视化界面。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。优点是通俗易懂。另外可改造成不需要模板图片的纯形态学或者利用帧差法识别的基于视频的人体行为检测。

人工智能基于人体姿态研究的手语图像识别系统，根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv5自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。预期是通过手机移动端对视频进行采集处理并应用。人工智能基于人体姿态研究的手语图像识别系统，根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv5自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。预期是通过手机移动端对视频进行采集处理并应用。人工智能基于人体姿态研究的手语图像识别系统，根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv5自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。预期是通过手机移动端对视频进行采集处理并应用。人工智能基于人体姿态研究的手语图像识别系统，根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv5自训练手部模型检测视频和图像，再把数字特征进行分类器模型预测，将预测结果以文本形式展现出来。预期是通过手机移动端对视频进行采集处理并应用。人工智能基于人体姿态研究的手语图像识别系统，根据OpenPose人体姿态

常见的关键点有人脸关键点、人体骨骼关键点、车辆关键点等。当然，关键点本质上就是在图像中用一个点表示物体上特定的部位。于此同时关键点检测分为常见的三大派别，它们分别为回归派、heatmap派、混合派。

目前很多姿态估计方法基于人体检测器的检测结果，但是人体检测器在定位和识别方面的小错误无法避免，这会导致单人姿态估计器失败。该文提出来一种新颖的区域多人姿态估计框架，可以在人体边界框不精确的时候进行姿态估计。该框架由Symmetric Spatial Transformer Network(对称空间变换网络)、Parameter Pose Non-Maximum-Suppression(非最大抑制姿态参数)、Pose-Guided Proposal Generator(姿态引导提议生成器)三部分组成，可以处理不准确的边界框和冗余检测。

Human posture recognition,base on nanodet and movenet,ncnn(人体姿态识别) 选择视频文件，窗口下半区是识别后的人体姿态。 人体姿态识别，基于nanodet和movenet，ncnn tech points Qt 5.12.9 c++ opencv 4.5.4 nanodet moveNet ncnn

Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）代码说明参见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514