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基于OpenCV的人体姿态识别和分类器多分类行为识别方法

上传者: 2023-03-27 14:01:39上传 RAR文件 794.28MB 热度 21次

该设计采用基于OpenCV与分类器相结合的方法,实现多人正常和异常姿态的识别和分类。本文详细介绍了使用MoveNet对前期用于训练的视频内容进行人体骨骼关键点信息的提取,并进行归一化处理。接下来,对提取的关键点数据进行分割,生成四个LSTM模型,并使用对应标签进行迭代训练。最后生成Loss值最低的模型,实现对视频中所含的多个人的姿态进行分类识别。关键词:OpenCV、人体姿态识别、分类器、多分类行为识别。

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用户评论
码姐姐匿名网友 2025-01-15 16:48:25

文章内容质朴真实,不艳花,让人感觉很亲切。

码姐姐匿名网友 2025-01-15 12:30:42

这份文件提供了一种新的人体姿态估计方法,值得一试。

码姐姐匿名网友 2025-01-15 08:02:05

推荐给有兴趣的研究者阅读,最好能够应用到实际项目中去。

码姐姐匿名网友 2025-01-15 20:53:28

可以看出,作者们对于opencv库有很深入的研究。