dtw 代码matlab STWP-master 3D骨架动作识别的matlab代码 Raviteja Vemulapalli、Felipe Arrate 和 Rama Chellappa，“通过将 3D 人体骨骼表示为谎言群中的点来进行人体动作识别”，CVPR，2014 年。 如果您要使用它，请引用它。 该代码由 Raviteja Vemulapalli 实现并由我们开发，主要用于比较一些不同的特征提取方法的性能，例如关节位置、关节角度、李群和 STWP（我们提出的，结果证明是一种更好的方法）和其他人）。 此代码已在 Matlab R2017a 中实现，并在 Linux (ubuntu) 和 Windows 7 中进行了测试。 实验设置： 跨学科 - 一半的科目用于训练，剩下的一半用于测试。 结果平均超过 10 个不同的训练和测试科目组合。 数据集 我们为所有支持的数据集提供预先计算的骨架序列： 跑步 matlab 文件“run.m”使用 5 种不同的骨架表示来运行 UTKinect-Action、Florence3D-Action 和 MSRAction3D 数据集的实验：“JP”

主要介绍了python数字图像处理之骨架提取与分水岭算法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

是一个通用JavaWeb项目骨架， 积极在探索使用Java、Web等一系列技术，搭建开发高性能、高可拓展性、高可维护性，高安全性的web项目； 以及Web前端模块化、组件化开发，与后台最佳的交互；以及探索使用NoSQL、与SQL等多数据库共存的解决方案； 提供大量模块参考，比如：权限管理模块。

基于骨架步态能量图像的基于CNN的稳健步态验证和识别

基于拉普拉斯收缩的三维模型骨架提取算法及其Matlab实现，冀伟杰，谢鑫，介绍了三维模型骨架的概念及其数学表达，介绍了几种常用三维模型骨架提取算法的原理及适用性。选择基于拉普拉斯收缩的三维模型骨

Skeleton3D：3D 二元体积的平行中轴细化此代码计算任意 3d 二进制体积的 3D 中轴骨架。 它是 [1] 中描述的同伦细化算法的优化 MATLAB 实现。 我们开发它是为了量化骨骼中的细胞过程网络 [2]，但它应该适用于任何管状或丝状结构的图像。 包含一个示例卷 (testvol.mat) 以及示例脚本 (Test_Skeleton3D.m)。 非常欢迎任何意见、更正或建议。 用法： 骨架 = Skeleton3D(bin) 其中“bin”是一个 3D 二值图像，“skel”只包含骨架体素的结果图像，或skel = Skeleton3D(bin,mask) 从骨架化中屏蔽'mask'中的所有前景体素，例如保留图像体积中的某些结构。 对于额外的清理，例如修剪短分支，请使用我在 MATLAB File Exchange 上的 Skel2Graph3D 包。 此代码的灵感来自

matlab清理代码framework3D-matlab：3D二进制体积的平行中间轴细化 此代码计算任意3d二进制体积的3D中轴骨架。 它是[1]中描述的同位稀疏算法的优化MATLAB实现。 我们开发了它来量化骨骼中细胞过程的网络[2]，但它应该在任何管状或丝状结构的图像上起作用。 包含示例卷（testvol.mat）和示例脚本（Test_Skeleton3D.m）。 任何意见，更正或建议都非常欢迎。 用法： skel = Skeleton3D(bin) 其中“ bin”是3D二进制图像，而“ skel”仅包含骨架体素的结果图像，或者 skel = Skeleton3D(bin,mask) 从骨架中掩盖“蒙版”中的所有前景体素，例如保留图像体积中的某些结构。 要进行其他清理，例如修剪短分支，请在MATLAB File Exchange上使用我的Skel2Graph3D包。 该代码受Hanno Homann [3]的ITK实现和Ignacio Arganda-Carreras [4]的Fiji / ImageJ插件的启发。 如果您在自己的作品中包含此内容，请引用我们的publicaton

图像处理骨架提取实例，图像处理骨架提取实例，图像处理骨架提取实例

MS的kinec SDK和OpenNI都提供了人体骨骼跟踪的算法，人体骨骼跟踪算法在kinect人体行为识别中非常重要，该识别过程通常被用来作为行为识别的第一步，比如说，通过定位人体中的骨骼支架，可以提取出人手的部位，从而可以把手的部分单独拿出来分析，这样就达到了手势的定位，而后面的手势识别则可以在刚刚定位出的领域进行处理。总而言之，一套有效的人体骨架追踪算法在kinect的一系列应用中非常有用，不过MS SDK和OpenNI虽然都提供了该算法类的直调用，但是其源码并没有开放，毕竟这是人家最核心的东东。 　　开发环境：QtCreator2.5.1+OpenNI1.5.4.0+Qt4.8.2

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