人体动作识别技术是一种通过分析视频或图像数据来识别和解释人体运动的技术。这项技术在多个领域都有广泛应用，如智能监控、虚拟现实、人机交互、游戏开发和体育运动分析等。其核心目标是使计算机能够理解和解释人类的肢体语言和行为模式。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测系统，以其速度快和效率高而受到青睐。YOLO将目标检测看作是一个回归问题，直接在图像中预测边界框和类别概率。这种设计让YOLO能够在处理图像时实现实时的目标检测，同时还能保持较高的准确率。 在人体动作识别领域中，使用YOLO编程资源进行开发，意味着开发者可以利用YOLO算法快速准确地从视频帧中识别出人体及其关键部位的位置。这些关键部位可能包括手、脚、头部等，它们的位置信息对于理解整个人体的姿态和动作至关重要。 根据提供的文件名称列表，我们可以推断出这些文件涉及了人体动作识别项目的关键组件和功能。文件列表中的“basic.png”可能是一张包含基础信息的图片，如项目概览或设计图。而“UI_main.py”文件则可能包含了用户界面的主要逻辑，用于展示动作识别的实时结果或处理用户输入。 “yolo.py”文件很可能包含了YOLO算法的核心代码，负责执行人体检测和动作识别的算法逻辑。“pose_hand.py”可能专注于手势识别，这在动作识别中尤其重要，因为手势能够表达复杂的动作和意图。“getKeyFrame.py”文件可能是用来从视频流中提取关键帧，这些帧用于后续的分析和识别。 “beyes.py”文件暗示了它可能用于检测眼睛的动作或眨眼，这是人体面部表情识别的一部分，同样可以被纳入动作识别的范畴。“saveImg.py”文件表明可能具有保存检测到的动作关键帧或相关图像的功能。“get_features.py”文件可能涉及到从图像中提取特定特征，这些特征对于动作分类和识别至关重要。 “yolo_video.py”文件可能是一个脚本，专门用来处理视频文件，利用YOLO算法进行动作识别。通过这个脚本，开发者可以分析视频中的动作序列，并将其转化为可用的数据或反馈。 这一套编程资源构成了一个完整的人体动作识别系统框架。开发者可以借助这些资源，快速搭建起一个功能齐全的动作识别应用，不仅限于基本的人体姿态识别，还包括手势、面部表情等细节动作的检测。这对于那些想要在人体动作识别项目中获得快速进展的研究人员和工程师而言，是一份宝贵的资源。

Despite the fact that many 3D human activity benchmarks being proposed, most existing action datasets focus on the action recognition tasks for the segmented videos. There is a lack of standard large-scale benchmarks, especially for current popular data-hungry deep learning based methods. In this paper, we introduce a new large scale benchmark (PKU-MMD) for continuous multi-modality 3D human action understanding and cover a wide range of complex human activities with well annotated information. PKU-MMD contains 1076 long video sequences in 51 action categories, performed by 66 subjects in three camera views. It contains almost 20,000 action instances and 5.4 million frames in total. Our dataset also provides multimodality data sources, including RGB, depth, Infrared Radiation and Skeleton. With different modalities, we conduct extensive experiments on our dataset in terms of two scenarios and evaluate different methods by various metrics, including a new proposed evaluation protocol 2D-AP. We believe this large-scale dataset will benefit future researches on action detection for the community

使用UCF101完成的视频动作分类识别，使用CRNN模型完成，迭代次数为120，花了很多时间和钱（），不过因为模型参数pth太大了，CSDN放不下，需要再私聊吧

人体动作识别(HAR)数据集，该数据集包含15类不同的人类活动，该数据集包含约12k+标签图像，包括验证图像。 人体动作识别(HAR)数据集，该数据集包含15类不同的人类活动，该数据集包含约12k+标签图像，包括验证图像。

DMP-轻水堆 这是用Matlab编码的Dynamic Movement Primitives实现。 对于回归，使用局部加权回归。 在人体动作识别方面，我取得了很好的成绩。 蓝色是原始数据，红色是来自训练有40位高斯的dmp的重放。

基于kinect的人体动作识别系统。对应的CSDN博客在这里 development environment（开发环境）： 程序描述：基于Kinect的人体动作识别系统 开发测试所用IDE版本：Visual Studio 2013 开发测试所用OpenCV版本： 3.0 beta 开发测试所使用硬件： KinectV2 Xbox 操作系统：Windows 10 Kinect SDK版本：KinectSDK-v2.0-PublicPreview1409-Setup 2017年4月 Created by @胡保林 hu_nobuone@163.com Basic useful functions（基本功能）: Save file: 保存深度图像和骨骼图像到任意指定目录下 Detect： 可以检测人的左移右移、上蹦下跳等动作 Display: 可以实时显示深度图像和骨骼图像 Start/Exit：启动/退出

人脸识别与人体动作识别技术及应用

在代码中我们将解释如何使用`姿势估计和LSTM (Long - term Memory)`创建一个用于人类动作识别(或分类)的App。我们将创建一个web应用程序，它接收一个视频，并生成一个带有标识动作类注释的输出视频。我们将在web应用程序中使用`Flask`框架，并使用`PyTorch lightning`进行模型训练和验证。

基于关键帧双流卷积网络的人体动作识别方法

深度神经网络在静态图像领域已取得突破性进展,并逐步扩展到视频识别领域。人体动作识别是视频识别领域的研究热点和难点,因此,提出了一种基于双流快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)改进的人体动作识别算法。首先,用RGB(Red,Green,Blue)图像和光流数据作为网络的输入,分别训练Faster RCNN;然后,将训练好后的网络模型进行融合,并引入改进的压缩和激励模块对特征通道进行处理,以突出重要特征;最后,用完全的交并比损失函数作为边框回归损失函数,以优化某些预测框与真实框不能相交等问题。实验结果表明,相比传统的Faster RCNN,本算法在动作识别数据集UCF101上的准确率得到了一定的提高。