下采样matlab代码快速人类动作识别 介绍 该存储库保存了该项目的代码库和数据集： 识别人类快速动作的时空图卷积网络 先决条件 Python3（> 3.5） 资料准备 我们对NTU-RGB + D的3D骨骼数据进行了实验。 预处理的数据可以从下载。 下载数据后，将“ NTU-RGB-D”文件夹解压缩到路径中。 下采样 为了创建快速动作的数据集，我们对NTU-RGB + D数据集进行下采样。 下采样是通过拍摄一帧然后保留另一帧，将帧数减半来完成的。 运行“ downsample.py”以对所需数据进行下采样。 数据缩减（可选） 我们提供“ create_small_data.py”，通过从所有60个动作中选择多个动作来从原始数据中创建较小的数据。 可以根据代码上的标签在代码中选择所需的操作。 可视化 我们在MATLAB上提供NTU-RGB + D的3D骨骼数据的可视化。 可以在“可视化”文件夹中找到更多详细信息。 训练 可以通过运行“ main.py”来训练模型。 结果将显示在“结果”文件夹中。 如果使用较小的数据，则需要对代码进行一些修改，这些修改在代码中有详细说明。 结果 此处显示

互联网普及对人类社会影响.doc

背景描述 SOCOFing由来自600个非洲受试者的6,000幅指纹图像组成，包含独特的属性，例如性别，手和手指名称的标签，以及经过人工合成的版本，其中包括遮盖，中央旋转和Z形切割的三种不同级别的变更。 数据说明 它有两个主目录Real目录和Altered目录 Real目录包含真实人类指纹（无任何变化） Altered目录包含经过综合更改的指纹图像，包括用于遮盖、中央旋转和Z形切割的三种不同级别的更改。 Altered目录进一步分为：Altered_Easy、Altered_hard和Altered_Medium目录 Real图像的标签如下所示：“ 100__M_Left_thumb_finger.BMP” Altered图像的标签遵循以下格式：“ 100__M_Left_thumb_finger_CR.BMP”

实验说明 实验是由一组30名志愿者组成的，年龄在19-48岁之间。每个人都在腰部佩戴智能手机（三星Galaxy S II）进行六项活动（步行，步行上层楼，步行到楼下，坐下，站立，躺下）。使用其嵌入式加速度计和陀螺仪，我们以50Hz的恒定速率捕获了3轴线性加速度和3轴角速度。实验已被录像，以手动标记数据。获得的数据集已随机分为两组，其中选择了70％的志愿者来生成训练数据，而选择了30％的测试数据。 通过应用噪声滤波器对传感器信号（加速度计和陀螺仪）进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中进行采样。使用巴特沃斯低通滤波器将具有重力和人体运动分量的传感器加速度信号分离为人体加速度和重力。假定重力仅具有低频分量，因此使用了具有0.3 Hz截止频率的滤波器。通过从时域和频域计算变量，可以从每个窗口中获取特征向量。 属性信息 对于数据集中的每个记录，提供以下内容： 加速度计的三轴加速度（总加速度）和估算的车身加速度。 陀螺仪的三轴角速度。 具有时域和频域变量的561特征向量。 它的活动标签。 进行实验的受试者的标识符

人员流动性分析 基于轨迹数据的个人和人群级人类移动性分析工具包和模型，包括旅行目的地预测、旅行时空和语义特征计算（例如，熵、回转半径、主题比率、旅行节奏等）、驾驶特征和性格. Folder structure: -Driver Personality Analysis -Location Sequence Prediction --Code ---Model_1 ... ---Model_n --Sample Data --Documents --Publications --Web Visualization Components -Next Location Prediction -Travel Feature Analysis

DarkForest 这是一个幻影围棋计算机博弈程序，一个可以和人类下棋的程序。 幻影围棋介绍： 幻影围棋是一项欧洲的棋类游戏，因为下棋规则是基于围棋，但又是在围棋的基础上加入了信息不完全的限制——看不到对方的落子，故名幻影围棋。 棋盘：9×9围棋的棋盘。 棋子：黑白两种围棋棋子。 实际上有3个棋盘，黑方棋盘，白方棋盘，裁判棋盘。 本方只清楚自己的落子情况，对于对方落子情况只能判断和猜测。裁判的棋盘才给出真正的棋局。 棋规： 黑白双方轮流落子，落子的基本规则与围棋一致，其中气、禁招等概念都相同； 幻影围棋中加入了信息隐藏的概念——在下棋时，双方都无法看到对手棋盘上的落子，形成两个不完备信息的棋盘，完备信息的对弈棋盘是由双方的棋盘取并集而成； 由于信息隐藏，就需要一个中间裁判。裁判可以看到双方棋盘，也就是说，从裁判角度所看到的是一个完备信息的9×9围棋棋盘，并且根据围棋规则判断双方落子是否合

Fanorona-游戏-AI 使用和在人类和 AI 之间的棋盘游戏Python GUI 实现。 快照 ## 使用的设计策略： 1. **截止**： 我使用截止设置了最大深度限制（3X3 中的 15 个，5X5 中的 7 个），当在这个深度级别调用 min_value 函数时，它将返回一个由评估函数估计的板位置的实用值。 2. **AI启发式评估函数**： 它被定义为：(#AI_piece - #human_piece) / (#AI_piece + human_piece) 但是考虑到棋子可以向8个方向移动的特殊位置，这表明位置攻击优势，所以如果AI_piece在该位置，则计为1.5块，如果human_piece在该位置，则计为0.5 human_piece。 3. **抽签决定**： 当程序检测到人类和 AI 动作之间的“摆动动作”时，该程序将判定游戏为平局。 本质规则 两

时间：2020年8月25日，星期二（太平洋时区） 我们的体积捕获系统使用单个RGB网络摄像头实时捕获衣服完全覆盖的人体（包括背部）。 要求 Python 3.7 PyOpenGL 3.1.5（在Ubuntu中需要X服务器） 在1.4.0上测试 我们使用2个GeForce RTX 2080Ti GPU运行该演示，内存使用情况如下（GPU1约为3.4GB，GPU2约为9.7GB）： 注意：最后四个依赖项也由我们的团队开发，并且都处于活动维护状态。 如果您遇到有关这些工具的安装问题，建议您将问题提交到相应的存储库中。 （您无需在此处手动安装它们，因为它们包含在requirements.tx

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

超级人类ico图标汇集.