MATLAB Resources about activity recognition-行为识别资料 机器学习和迁移学习 行为识别常用的特征提取方法
2022-04-27 20:07:12
323KB
基于深度学习的学生课堂行为识别评价综合系统.zip
大学生课程设计
基于深度学习的课程设计
自己大二写的课程设计
2022-04-22 17:06:21
165.6MB
这些数据集在国外网站下载的太慢了，自己下载了很久，现在保存到百度网盘，方便大家下载使用，整理很是不易。希望可以得到小小的支持。
2022-03-30 13:16:50
410B
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该课题为基于Matlab的异常行为检测。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，从而避免一些事故的发生，属于主动监控该设计，具有人际交互界面，需要具备一定编程基础的人员学习。
2022-03-07 16:53:34
8.71MB
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提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆（LSTM）神经网络的深度学习网络结构。采用特征融合的方法，通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接，对特征通过卷积进行融合，将获得的矢量信息输入LSTM单元。分别使用数据光流信息与红绿蓝信息训练网络，将各网络的结果进行加权融合。实验结果表明，所提模型有效地提高了行为识别精度。
2022-03-04 18:35:40
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学生课堂行为识别旨在识别学生在课堂上的行为表现，反映课堂教学质量。针对目前卷积神经网络在随着网络层数加深表现出来的性能退化的问题，提出基于残差结构的深度残差网络。通过搭建学生课堂行为识别数据集，训练深度残差网络，使网络成功识别出上课、睡觉、玩手机、做笔记、看书、东张西望等行为。将深度残差网络与深度卷积神经网络在该数据集上的准确率进行对比，实验结果表明前者拥有更好的网络识别性能。
2022-03-02 18:12:29
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优点：
即使在摄像机运动的情况下也能检测出独立的运动目标。
缺点：
由于噪声、多光源、阴影和遮挡等原因，计算出的光流场分布并不十分可靠和准确。
多数光流法计算复杂、耗时，在实际的系统中没有特殊的硬件支持时，很难实现实时检测。
2022-02-22 20:31:45
5.31MB
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