LiveSpeechPortrait是一种基于人脸表情识别的技术，它可以通过分析人脸的表情和动作，来判断人的情绪状态和心理特征。这项技术利用计算机视觉和机器学习的方法，对人脸图像进行处理和分析，从而准确地识别人的情感状态，包括喜怒哀乐、惊讶、厌恶等。通过对人的表情进行识别和分析，LiveSpeechPortrait可以帮助我们更好地理解人的情感反应和心理状态。 LiveSpeechPortrait的应用领域非常广泛。在情感识别方面，它可以应用于人机交互和情感计算领域，例如智能助理、虚拟现实和增强现实等技术中，通过识别用户的情绪状态，提供更加智能和个性化的服务。在用户体验研究方面，LiveSpeechPortrait可以帮助企业和研究机构了解消费者对产品和服务的真实反应，从而改进产品设计和市场营销策略。 此外，LiveSpeechPortrait还可以应用于市场调研和广告评估。通过分析人们对广告的表情反应，可以评估广告的效果和吸引力，为广告主提供更加精准的广告投放策略。在医疗领域，LiveSpeechPortrait也可以用于情绪识别和心理健康评估，帮助医生更好地了解患者的情感状态。

针对舞蹈视频与动作识别技术相结合的问题，文中研究探讨一种基于计算机视觉的舞蹈视频动作识别技术。该技术首先将获取到的舞蹈视频图像进行灰度化、背景消除和滤波去噪等预处理操作后，得到该视频序列中人物的动作特征。然后利用支持向量机SVM从对象特征样本集中抽取一部分数据样本用于模型的学习训练，训练完成后再对其他部分进行动作分类识别。KTH动作数据库与实拍舞蹈视频的仿真测试结果说明，该方法能够迅速、有效地识别出舞蹈视频中所出现的动作，且平均识别准确率在85%以上，验证了该技术应用于舞蹈动作识别中的可行性。

毕业设计代码，基于时空图卷积（ST-GCN）的骨骼动作识别.zip

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结果表明，可以通过适当地缩放广义Chern-Simons动作的本来无量纲的场来获得D = 11超重力的玻色子扇形的动作。 这来自封闭形式，规范不变十二形式的最一般线性组合的十一形式CS势，该十二形式包含sp（32）值的二形式曲率，并由三形式场补充。 在此结构中，D = 11超引力的一阶公式所需的偏对称四指标辅助函数的作用是由与osp（1）的bosonic sp（32）子代数的五个Lorentz指标生成器相关的规范场发挥的 | 32）。

从以超过100帧/秒的速度从单色摄像机捕捉手部动作的最小化解决方案单个彩色摄像机以100fps以上的速度捕获手势的最小解决方案。易于使用，即插即用。

SCFG 项目 通过杰克逊里德 受经典洛克人游戏启发的 Unity 2D 动作平台游戏 我的第一款游戏目前正在开发中，SCFG（暂定名称）是一款使用 Unity 的 2D 工具制作的动作平台游戏。 完成目标 一个完整的阶段； 最后有一个boss 角色、敌人和舞台的完整艺术 电子艺术家菜单和舞台音乐 随着我的进步，我会添加功能！ 控制： Z 射击/充电 X 跳跃 向下 + X 滑动 支持 Xbox 360 控制器 （需要 Unity Web Player）

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我们讨论了N扩展量子力学超对称（QM SUSY）的新实现，其中中心电荷隐藏在具有更高弯曲维数的高维Dirac作用的四维（4D）质谱图中。 我们证明了这种N扩展的QM SUSY是由额外维度上的对称性引起的，并且该超对称代数中的超多重子对应于Bogomol’nyi–Prasad–Sommerfield状态。 此外，我们检查了具有磁单极背景的S2超维模型，并确认了N扩展的QM SUSY解释了4D质谱的简并性。

视频挖掘主要涉及三个层次的工作:视频数据预处理,视频特征数据提取及视频模式发现与表示。针对监控视频数据,以人体姿势识别和行为理解为挖掘任务开展视频数据挖掘研究。提出了一个带有二维身体部位表示法的动态贝叶斯动作网(DBAN)基本框架来提高人体姿势定位的准确性及行为识别的精度,并通过实验证明了该方法的有效性。