hog svm matlab代码被遮挡的人体检测 机器学习的 Matlab 实现，用于检测图像中被遮挡和未遮挡的人。 CMPE685 的最终项目。 使用机器学习方法，使用 SVM 和朴素贝叶斯作为分类器，使用 HOG、LBP 和对象建议作为特征。 对于对象建议，您需要下载 piotr Dollar 的 matlab 工具箱及其边缘检测代码工具箱： 边缘代码：

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MATLAB数据字典生成代码人体步行雷达模拟器 以下代码基于V. Chen针对步行者的MATLAB脚本。 该软件包提供了多种模拟雷达回波的方法。 直拨电话 下面的调用将产生一个模型移动行走动作的位置轨迹forward以一个相对速度1.8 ，的采样率100sps和4秒。 雷达(x, y, z)位置将是(0, 10, 0) seg , segl = generate_segments ( forward_motion = True , height = 1.8 , rv = 2.5 , fs = 100 , duration = 4 , radarloc = ( 0 , 10 , 0 ) ) seg词典包含所有必要的运动学数据。 这样，我们就可以模拟相应的雷达回波了。 下面的函数可以被用于模拟在载波波长的雷达返回lambda_的0.001米，rangeresolution 0.01米，雷达位置(0, 10, 0)和一个configuration basic_conf ： mat = simulate_radar ( seg , segl , lambda_ = 0.001 , ranger

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人体姿态检测梳理。 AI识别人可以分成五个层次，依次为： 1.有没有人？ object detection 2.人在哪里？ object localization & semantic segmentation 3.这个人是谁？ face identification 4.这个人此刻处于什么状态？ pose estimation 5.这个人在当前一段时间里在做什么？ Sequence action recognition

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