人类行为识别的目的是通过一系列的观察，对人类的动作类型、行为模式进行分析和识别，并使用自然语言等方式对其进行描述的计算机技术。由于人类行为的复杂性和多样性，往往识别出的结果是多样性的，并且连带着行为类型的概率输出的。随着信息技术的发展，各种移动设备和可穿戴设备正在以加速度的方式增长，其性能和嵌入的传感器也变的多样化，例如：高清相机、光传感器、陀螺仪传感器、加速度传感器、GPS以及温度传感器等。各种各样的传感器都在时刻的记录着使用者的信息，这些记录信息不仅可以用于用户位置的预测，也可以进行用户行为的识别等。本文使用了智能设备加速度传感器的数据，结合支持向量机的特性进行人类行为识别模型的设计和应用

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二进制MLG（MLVLG）日志文件转换器 解析和转换简单的工具， EFI Analytics (TunerStudio, MegaLogViewer)二进制日志文件（ .mlg ）到人类可读的格式，如： .csv分号（ ; ）分隔（ Virtual Dyno ，电子表格等） .json -JSON原始数据 .msl -ASCII格式（ TunerStudio ， MegaLogViewer ） 或者可以用作生成JS plain object的Node库。 注意事项 MLVLG还携带称为Marker的数据类型（用于指示特定事件的图形标记）。 它们将被剥离为.csv文件。 提供的二进制文

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这项工作提出了一种基于人类视觉系统（HVS）的数字图像水印鲁棒算法。 通过改变变换系数将水印嵌入到倾斜变换域中。 通过在基于 HVS 权重矩阵的选定位置嵌入水印图像，使用所提出的算法的水印图像的可感知性比基于 DCT 的算法 9 有所提高。 所提出的方法是鲁棒的，水印图像可以经受住许多图像攻击，如噪声、位平面去除、裁剪、直方图均衡、旋转和锐化。 结果与基于 DCT 的水印方法进行了比较，发现在水印图像的质量和抵御攻击的能力方面更胜一筹。 用于测试所提出算法的鲁棒性的指标是峰值信噪比（PSNR）和归一化互相关（NCC）。

基于人类需求的生态系统服务分类

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从面部表情实时情感分析 从面部表情实时进行人类情绪分析。 它使用了深度的卷积神经网络。 使用的模型在测试数据上的准确性达到63％。 实时分析器为当前情绪分配合适的表情符号。 模型实现是在keras中完成的。 一些预测的输出： 使用的表情符号： 实时情绪分析器快照 从图中可以明显看出，给定帧的模型预测是中性的。 模型架构 文件清单 facial Emotions.ipynb ：Jupyter笔记本，具有记录完整的代码，从开始到培训都说明模型准备。 可用于重新训练模型。 main.py ：主python webcam_utils ：用于从面部实时检测情绪的代码prediction_utils ：

ist的matlab代码Text_LanguageDetect PHP库可从文本样本中识别人类语言。 返回每个的置信度分数。 安装 梨 $ pear install Text_LanguageDetect 作曲家 $ composer require pear/text_languagedetect 用法 另请参阅docs/目录和中的示例。 语言检测 简单的语言检测： <?php require_once 'Text/LanguageDetect.php'; $text = 'Was wäre, wenn ich Ihnen das jetzt sagen würde?'; $ld = new Text_LanguageDetect(); $language = $ld->detectSimple($text); echo $language; //output: german 显示三种最可能的语言及其置信度得分： <?php require_once 'Text/LanguageDetect.php'; $text = 'Was wäre, wenn ich Ihnen das je