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人体动作识别方法

时间：2025-04-13 11:01:19 来源：互联网作者：

.sb_doct_txt{color:#4007a2;font-size:11px;line-height:21px;margin-right:3px;vertical-align:super}.b_dark .sb_doct_txt{color:#82c7ff}cuc.edu.cn[PDF]人体动作识别与评价综述本文以人体动作识别和评价的处理流程为主线,对近年来相关工作进行了全面而系统地梳理,阐述了数据预处理、特征提取、动作分类、动作评价的标准等各个关键环节的研究进更多内容请查看https://journal.cuc.edu.cn/mediaCCUploadFiles/2021-03-09.pdf

https://blog.csdn.net › article › details › 基于 Openpose 实现人体动作识别-2025年2月16日 · 在此次的模型中通过调用轻量级的openpose模型进行人体姿态识别，其主要的方法是通过openpose获取人体各个骨骼关键点位置，然后通过欧氏距离进行匹配两个骨骼来具体检测到每一个人，对于常见检测中骨骼关键点的更多内容请查看https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/120299561

雷达学报基于毫米波雷达三维点云的人体动作识别数据集与方法2024年9月29日 · 针对这一问题，该文公开了一个毫米波雷达人体动作三维点云数据集mmWave-3DPCHM-1.0，并提出了相应的数据处理方法和人体动作识别模型。该数据集由TI公司的IWR1443-ISK和Vayyar公司的vBlu射频成像模组分别更多内容请查看https://radars.ac.cn/cn/article/doi/10.12000/JR24195

《计算机应用研究》编辑针对人体动作深度视频的四维信息映射到二维空间后，动作分类容易发生混淆的问题，提出一种基于深度学习的人体动作识别方法。首先构建空间结构动态深度图，将深度视频的四维信息映射更多内容请查看https://www.arocmag.cn/abs/2018.05.0499

维普期刊官网根据骨干网络的特点,从2D卷积神经网络、3D卷积神经网络、时空分解网络三个角度介绍了动作识别领域的最新研究成果,并对三类方法的优缺点进行了定性的分析和比较。然后,从场景相关和更多内容请查看https://qikan.cqvip.com/Qikan/Article/Detail?id=7103994813

https://blog.csdn.net › article › details › 深度学习目标检测构建基于YOLOv8的人体动作识别 2025年3月15日 · 深度学习目标检测构建基于YOLOv8的人体动作识别系统，如何使系统能够通过GUI界面支持图片、视频和摄像头输入，来识别人体动作站立，行走，摔倒，弯腰，坐立进行检测dnsbm.cn更多内容请查看https://blog.csdn.net/2401_88440984/article/details/146273776

万方数据知识服务平台https://d.wanfangdata.com.cn › thesis改进AlphaPose和ST-GCN的人体动作识别方法-学位-万方然而，这种方法也存在一些不足之处，本文针对时空图卷积网络动作识别准确率低的问题，提出一种改进 AlphaPose 和 ST-GCN 的人体动作识别方法，从而提高了人体动作识别准确率。本文更多内容请查看https://d.wanfangdata.com.cn/thesis/ChhUaGVzaXNOZXdTMjAyNDA5MjAxNTE3MjUSCUQwMzQ5MjYyMhoIbGF0NmQzdWc%3D

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