MATLAB人体姿态识别[卡尔曼，GUI，行走+站立+伸腰，定位，质心],在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前景，确定视频中的目标跟踪。在人体行为识别中，运动目标最小长宽比以及连续帧间的加速度来判断人体行为是否异常，如果检测到异常的行为比如说摔倒、快跑等行为，在识别的过程这种实时监测。

课题为利用MATLAB的做差法，求出测试图和背景图的人体轮廓，根据人体的躺下，坐下，站立的时候最外接矩形的长宽来判断是什么姿态。带GUI界面。算法是差影法，理解起来很容易。

里面有20多份国外人体姿态识别的最新论文，希望能对大家有所帮助

CVPR2017的最新论文，实时的人体姿态估计算法。对深度学习爱好者有帮助

一、课题名称： 基于MATLAB的人体行为姿势识别系统 二、算法介绍 本课题采用差影法的方法进行人体姿势的识别。背景差影法的原理就是：我们先在路口固定一个摄像头，将这个摄像头与电脑相连。电脑可以把拍到的车流视频保存，然后人为截取车型图片作为背景差影法处理的对象。这里要注意的是，我们首先要拍摄一张没有任何移动物体或者干扰的背景图，这样我们在进行背景差影法做图像处理时就可以尽量得来最理想的结果。然后，我们把存在背景的车型图和没有任何干扰的背景图做减法，就可以很方便的得到我们需要进行识别的车的一个基本的轮廓图。这个轮廓图才是我们最终需要的用来进行车型识别的核心。图像差分就是对图像进行减法，我们在用背景差影法来是被车型图片的时候，必须要注意到背景随晴雨天、光强度这些随时可能发生变化的条件而该改变。 三、GUI界面设计

MATLAB语言，识别异常行为，如跌倒，快跑，慢跑，带GUI用户界面。采用质心检测的方法，另外可以自己二次开发成其他异常行为的检测，如打架，抢劫，围观等等。无须jifen下载。可能会因环境有bug，需一定基础自我调试

适合用c++或者python的小伙伴来学习

第1章 绪论 1.1 研究背景 对于目标实施追踪一直是人们追求的目标，以前只能通过人为的或者其他信息进行模糊的追踪。20世纪初，数字图像的处理走入大众的视野。在那个时候，人们在两地之间传输了一张照片，该照片经过数字压缩后，传输时间从200多小时缩短到不足三小时。这一过程虽然用到了图像处理方面的相关知识，但计算机却没有参与到整个过程中。但是，数字图像的处理离不开一定的储存空间与计算技巧的配合，与计算机发展技术成正比关系[1]。 从20世纪50年代开始，计算机的发展才向前迈进了一大步，人们在处理图形以及图像信息时已经有意识的将计算机的功能利用起来，增加工作的便利性[2]。 从图像处理技术的兴起到

tensorflow实现人体姿态识别

学习了曹哲的Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields之后自己做的PPT便于理解，希望能帮助到大家，之前一直忘记传..不常登录比较懒见谅^^