人体姿态估计代码

一种用于人体姿态估计的强大算法,可以检测并且定位人体的四肢及躯干和头部的位置，用于更高层次的分析。 (Pose estimation) 文件列表： parse_matlab parse_matlab\parseHorse.m parse_matlab\condenseLRResp.m parse_matlab\README parse_matlab\expected_genmodel_FHedgesN.m parse_matlab\util parse_matlab\util\imvq16.m parse_matlab\util\printSegs.m parse_matlab\util\oeFilterc.m parse_matlab\util\mydetGMc.m parse_matlab\util\assert.m parse_matlab\util\printSkel.m parse_matlab\util\sampleWithR.m parse_matlab\util\isum.m parse_matlab\util\buildHistExps.m parse_matlab\util\local_sum_zero.m parse_matlab\util\nonmax.m parse_matlab\horse001.jpg parse_matlab\partshiftZ0.m parse_matlab\GPL parse_matlab\horseModel.mat parse_matlab\expected_genmodel_FHedgecolsW.m parse_matlab\im0229.jpg parse_matlab\getSegmentsEdge.m parse_matlab\peopleModel.mat parse_matlab\sample_genmodel_FHedgecolsW.m parse_matlab\avgSegmentsEdge.m parse_matlab\HorseConvRun.mat parse_matlab\im0229.dat parse_matlab\parseim.m parse_matlab\parsePerson.m

【主要内容】本套系统是机器学习里面经典的案例，应用场景在商场地铁中能及时发现行人摔倒，工作人员能及时提供相应的帮助，最大程度减少对于老百姓的伤害，安装环境，提供在免费云gpu上注册及其配置教程，tensorflow13.1 Python3.6 cuda10 里面的word文档有详细介绍。 【适合人群】深度学习、人工智能 【质量保障】任何问题私信我

文件网址：https://www.dropbox.com/s/llpxd14is7gyj0z/model.h5

人体姿态估计的目的是通过图像、视频等输入数据定位人体部位，构建人体表征(如人体骨架)。在过去的十年中，它受到了越来越多的关注，并被广泛应用于人机交互、运动分析、增强现实和虚拟现实等领域。

人体姿态识别在人机交互, 游戏以及医疗健康等领域有着深远意义, 基于便携式传感器进行多种人体姿态高精度的稳定识别是该领域的研究难点. 本文采集了8种姿态的高频传感器数据, 提取原始数据的窗口时域特征组成数据集. 根据人体姿态的传感器数据特点将人体姿态划分为4个阶段, 使用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)拟合人体姿态的观测序列, 结合隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM), 利用GMM-HMM算法进行姿态识别. 本文对比了不同窗口值下的一阶隐马尔可夫模型(1 Order Hidden Markov Model, 1OHMM)和二阶隐马尔可夫模型(2 Order Hidden Markov Model, 2OHMM)的效果, 当窗口值为8时, 2OHMM的性能最优, 整体召回率达到了95.30%, 平均准确率达到了95.23%. 与其它研究相比, 本文算法能识别的姿态种类较多, 算法识别性能较佳且算法耗时较短.

人体姿态检测相关文献列表

AlphaPose 是一个精准的多人姿态估计系统，是首个在 COCO 数据集上可达到 70+ mAP（72.3 mAP，高于 Mask-RCNN 8.2 个百分点），在 MPII 数据集上可达到 80+ mAP（82.1 mAP）的开源系统。为了能将同一个人的所有姿态关联起来，AlphaPose 还提供了一个称为 Pose Flow 的在线姿态跟踪器，这也是首个在 PoseTrack 挑战数据集上达到 60+ mAP（66.5 mAP）和 50+ MOTA（58.3 MOTA）的开源在线姿态跟踪器，精准度高于现有技术的最好结果。

人体姿态估计的模型，用于HOReID，pytorch版本，解压即可使用，注意网络结构必须名字一致否则读取失败！

CPN网络的测试代码，infer推理过程的python实现，https://github.com/chenyilun95/tf-cpn