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。

AAMAZ人体动作识别数据集

基于kinect v2的人体动作识别，配套博客（http://blog.csdn.net/baolinq/article/），基于mfc，可以识别左移右移、上蹦下跳等，也可以自己自定义其他动作，加一些判定代码即可。使用的时候可能需要自己新建一个工程，为了上传文件小一点，我只上传了主要的代码文件~~