带有骨骼跟踪技术的Microsoft Kinect的推出为基于骨骼的人类动作识别开辟了新的潜力。 但是,从深度图序列通过骨骼跟踪生成的3D人体骨骼通常非常嘈杂且不可靠。 在本文中,我们介绍了一种基于鲁棒性信息关节的人体动作识别方法。 受人类视觉系统本能的启发,我们通过关节位置的微分熵分析了每个动作类别的人类关节的平均贡献。 大多数动作之间存在显着差异,并且贡献率与常识高度一致。 我们提出了一种新颖的方法,称为骨架上下文,以测量姿势之间的相似性并将其用于动作识别。 通过提取每个信息关节的多尺度成对位置分布来计算相似度,然后使用线性CRF以词袋方式评估特征集。 我们报告实验结果,并在两个公共行动数据集上验证了该方法。 实验结果表明,所提出的方法对于相似的人类动作识别是有区别的,并且很好地适应了类内变异。
2022-10-09 18:32:09 1.75MB Action recognition; Skeleton contexts;
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人脸识别综述论文:The Elements of End-to-end Deep Face Recognition: A Survey of Recent Advances
2022-10-04 21:05:36 9.28MB
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Gesture_Recognition_Soli_Radar_Data 论文实施:与Soli交互:探索射频频谱中的细粒度动态手势识别 GitHub链接: : 请仔细阅读存储库中提供的论文以获取详细说明。 数据来源: :
2022-10-04 17:34:28 1.43MB JupyterNotebook
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实时ArcFace多重识别 使用RetinaFace和ArcFace的人脸检测和识别在GTX1660ti上可以达到近24 fps。 怎么跑 安装纱 sudo apt install curl curl -sS https://dl.yarnpkg.com/debian/pubkey.gpg | sudo apt-key add - echo "deb https://dl.yarnpkg.com/debian/ stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/yarn.list sudo apt update && sudo apt install yarn 电子节点JS客户端 cd electron-client yarn或npm install yarn start或npm start 为视网膜脸部构建R-CNN cd .
2022-09-26 10:44:40 22.88MB 系统开源
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VoxCeleb教练 该存储库包含用于培训演讲者识别模型的框架,该文章在“捍卫说话者识别的度量学习”一文中进行了描述。 依存关系 pip install -r requirements.txt 资料准备 以下脚本可用于下载和准备VoxCeleb数据集以进行培训。 python ./dataprep.py --save_path data --download --user USERNAME --password PASSWORD python ./dataprep.py --save_path data --extract python ./dataprep.py --save_path data --convert 为了使用数据扩充,还运行: python ./dataprep.py --save_path data --augment 除Python依赖项外,必须在系统上安装wg
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svm算法手写matlab代码使用HOG功能和SVM的手写数字识别 在这个知识库中,我将提供一个MatLab和一个Python,用于使用HOG功能和SVM进行手写数字识别。 MatLab和Python代码的结构相同,分为三(3)个部分: 步骤1:资料准备步骤2:HOG功能计算步骤3:设置并运行SVM 步骤1:资料准备 在代码的第一部分,加载了MNIST数据集[1]。 数据集与标签一起分为训练集和测试。 训练和测试集中的总位数分别为60000和10000。 标签是十(10)位数字(0到9)。 在MatLab中,每个数字由784个元素的向量表示。 784个元素的向量将在代码中稍后调整大小,以形成28x28像素的图像。 在Python中,由于每个数字均由28x28像素的图像表示,因此跳过了调整大小步骤。 步骤2:HOG功能计算 从每个28x28像素图像中计算出定向梯度直方图(HOG)特征向量[2]。 每个向量由324个元素组成。 整个324个元素的特征向量将在以后用于训练支持向量机(SVM)。 步骤3:设置并运行SVM 支持向量机(SVM)[3]是我在本示例中使用的多类分类器,用于对手写数字
2022-09-25 12:17:59 29.09MB 系统开源
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手写字符识别 这是一个可识别手写字符的深度学习AI系统,在这里我使用chars74k数据集来训练模型 先决条件: Python 水蟒 点子 虚拟环境 从下载手写数据集 每个班级只有55个样本,因此我编写了脚本来创建具有不同背景色的重复图像。 克隆此存储库并使用以下命令创建virtualenv virtualenv venv source venv/bin/activate 导航到克隆目录 pip install -r requirements.txt 为数据集创建重复图像 python generate_dataset.py 打开笔记本 jupyter notebook
2022-09-24 08:30:10 124KB 系统开源
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具有自适应时间特征分辨率的3D CNN CVPR 2021论文的源代码: 。 即将推出! 敬请关注! @inproceedings{sgs2021, Author = {Mohsen Fayyaz, Emad Bahrami, Ali Diba, Mehdi Noroozi, Ehsan Adeli, Luc Van Gool, Juergen Gall}, Title = {{3D CNNs with Adaptive Temporal Feature Resolutions}}, Booktitle = {{The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) }}, Year = {2021} }
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简单的人脸识别资料库,有很多得到人脸可供识别,可供初学者使用!
2022-09-22 09:01:26 2.93MB matlab: face_library face_recognition faces
face_recognition-1.0.0.tar.gzface_recognition-1.0.0.tar.gz 解压压缩包,进入face_recognition目录,安装 python setup.py install pip show face_recognition
2022-09-21 19:34:52 3.03MB python face_recognition
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