为了提高用户对增强现实（AR）技术的满意度和服务的准确性，获取用户的准确位置很重要。 查找室外位置的常用技术是全球定位系统（GPS），室内精度较低。 因此，通过比较有关无线保真（Wi-Fi）的接入点（AP）信号的接收电平或使用蓝牙低功耗（BLE）标签来测量室内位置。 但是，Wi-Fi和蓝牙需要额外的硬件安装。 在本文中，所提出的估计用户位置的方法使用室内图像和室内坐标图，而无需额外的硬件安装。 室内图像具有从固定对象提取的几个特征点。 通过将特征点与用户图像的特征点进行匹配，我们可以通过从用户图像中获取六个或更多像素坐标并使用透视投影公式求解解决方案来获得用户在室内地图上的位置。 实验结果表明，仅使用软件即可在室内环境中更准确地获得用户位置，而无需额外安装硬件。

通过隐式模块化视听表示进行姿势可控的会说话脸生成（CVPR 2021） ，孙亚生，，，和。 | | 我们提出了可姿势控制的视听系统（PC-AVS） ，该系统可在驱动带有声音的任意说话的面部时实现自由姿势控制。 代替从音频中学习姿势运动，我们利用另一个姿势源视频来仅补偿头部运动。 关键是设计一种隐含的低维姿势代码，该代码不包含嘴巴形状或身份信息。 通过这种方式，将视听表示模块化为三个关键因素的空间：语音内容，头部姿势和身份信息。 要求 使用Python 3.6和 1.3.0。 基本要求在“ requirements.txt”中列出。 pip install -r requirements.txt 快速入门：生成演示结果 下载预训练的检查点。 创建默认的文件夹./checkpoints并解压demo.zip在./checkpoints/demo 。 其中应该有5 pth 。 解压缩mi

ROS：img2pose 通过6DOF人脸姿势估计进行人脸对齐和检测 该存储库为img2pose神经网络提供了一个ROS包装节点，用于在多个面部上进行六个自由度（6DoF）检测，而无需事先进行面部检测。 此存储库中包含的模型已在WIDER FACE数据集中进行了训练。 原始模型和培训说明可在项目。 在Intel 和GeForce GTX1060 / 6Gb上以运行 安装 将此存储库克隆到catkin工作区中，并在运行catkin_make之前使用catkin_make安装依赖catkin_make 。 pip3 install -r requirements.txt 用法 当前有一个包装器节点，用于加载模型，订阅sensor_msgs / Image主题，在图像回调函数中运行预测并以彩色轴的形式将6DOF头部姿势渲染到框架上。 rosrun ros_img2pose img2po

带有深度学习的人体姿势估计：基于深度学习的人体姿势估计的MATLAB示例

今天小编就为大家分享一篇对pyqt5多线程正确的开启姿势详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

人工智能-机器学习-计算机辅助卡通角色动作姿势编辑.pdf

检测帕金森病 帕金森氏病与运动障碍症状有关，例如震颤，僵硬，运动迟缓和姿势不稳。 运动迟缓和僵硬的表现通常在疾病的早期。 这些对患者的笔迹和素描能力有显着影响，显微照相术已被用于帕金森氏病的早期诊断。 虽然人的笔迹受许多因素（例如语言熟练程度和教育程度）的影响，但发现绘制形状（例如螺旋形）是一种非侵入性且独立的措施。 怎么跑 python detect_parkinsons.py --dataset dataset/spiral python detect_parkinsons.py --dataset dataset/wave

我国近视眼人数已近4.5亿，近视发病人数位居世界第一，近视发生率已经达到世界平均水平的1.5倍，青少年近视发生率更是高达50%至60%。近视人数连年攀升，已经成为影响我国人民健康的重要问题。Airoha 推出AB1601+Bosch BMA253智能笔方案可有效解决青少年因书写姿势不当造成的近视问题。智能笔内置了四个感应器，分别是距离感应器、光线感应器、触摸感应器和角度感应器，全方位对孩子的坐姿、握姿和环境光进行检测，分别检测头部到笔的距离和握笔姿势以及环境光亮度中的其中有任何一项检测到不符合标准的电平信号反馈到AB1601，笔芯就会缩回并提示。待纠正后才能恢复正常。对预防青少年近视有非常显著的效果，也深受广大家长喜爱。 核心技术优势1、AB1601超低待机功耗（0.1uA）特别适合应用在电池容量小的产品; 2、低成本,有完整的开发资料，客户无需更改即可实现产品功能; 3、封装体积小，方便产品小形化设计。 4、自带蓝牙4.2，能拓展产品支持手机连接APP功能，Airoha提供APK开发编程指导和Source code资料。 方案规格1、支持SPI和I2C通讯，可连接多种外设，实现距离感应器、光线感应器、触摸感应器和角度感应器，全方位的坐姿、握姿和环境光进行检测； 2、AB1601方案有多达24个GPIO可接外部设备，实现产品功能多样化； 3、内置512KB flash，32bit 16/48MHz MCU; 方案来源于大大通

该项目是我们CVPR2019文件“用于人体姿势估计的深层高分辨率表示学习”的正式实现。用于人体姿势估计的深层高分辨率表示学习（CVPR 2019）新闻[2020/03/13] TPAMI：用于视觉识别的深度高分辨率表示学习。 它包括更多的HRNet应用程序，并且提供了以下代码：语义分割，异物检测，面部标志检测和图像分类。 [2020/02/01]我们为HRNet添加了演示代码。 感谢Alex Simes。 用于显示姿态估计结果的可视化代码

石头剪刀布视觉 使用实时摄像头让机器查看人的手，并使用卷积神经网络实时识别手（石头、纸或剪刀）的姿势。 系统要求 相机设备（例如笔记本电脑的内置网络摄像头） Python（3.6 或更高版本） Numpy（1.13.3 或更高版本） TensorFlow（1.8 或更高版本） 以下任一情况： PyGame（1.9.3 或更高版本） OpenCV（3.2.0 或更高版本） PyGame 与 OpenCV 要访问相机并在屏幕上显示 GUI 窗口，需要一个能够完成所有这些操作的库。 该项目目前支持 2 个库：PyGame 和 OpenCV。 任何一种都可以使用。 为了帮助您选择，这里是一个比较： OpenCV 优势： 适用于各种平台，包括 Linux 和 Windows。 OpenCV缺点： 作为一个成熟的计算机视觉库，它对于访问相机的小任务来说过于庞大和繁重。 轮子大小