动作识别是视频理解的核心领域,虽然动作识别主要是识别视频中人的动作,但是该领域发展出来的算法大多数不特定针对人,也可以用于其他视频分类场景。 动作识别看上去似乎是图像分类领域向视频领域的一个自然延伸,深度学习尽管在图像分类领域取得了举世瞩目的成功,目前深度学习算法在图像分类上的准确率已经超过普通人的水平,但...
你可以一次识别整个视频,也可以识别人员的区域(预先检测和跟踪)。在第一种情况下,框架中的许多人存在问题。但是,当框架包含大量信息来帮助识别动作时,它效果很好。 另外,关于骨骼动画的分类,几句话:那里没有魔法。文章很少。最好的作品是PoseC3D,它在提到的 MMAction 中。这项工作之间的主要区别在于精确地使用了卷...
3. 可扩展性:GCN 所需计算量随视频中人数线性增长,很难被用于群体动作识别等应用。 2. PoseC3D: 一种基于 3D-CNN 的骨骼动作识别方法 识别流程 人体姿态提取 人体姿态提取是骨骼动作识别中非常重要的一个环节,但在此前研究中并未受到足够关注。在这个工作中,我们对姿态提取过程中的几个重要因素进行了研究。首...
1.危险动作识别 动作识别落地应用的项目开发周期一般从采集数据、标记数据开始,接着训练模型,然后进行现场部署,最后再回流数据。这里以危险动作识别为例,介绍整个的项目开发周期。 动作检测模型的工作过程为:模型输入为视频流,或者是输入视频的片段。首先经过3D 卷积神经网络进行特征提取。这里的3D卷积并不局限于C3D 卷...
1、非接触式捕捉：视觉肢体动作识别无需穿戴传感器设备，只需要摄像头视觉即可捕捉和识别肢体动作，对用户来说更加方便和舒适。2、更加便捷快速：由于无需穿戴传感器设备，视觉肢体动作识别在部署和使用上更加简单和快速。特别是在一些特殊的应用场景中，如体育比赛、舞蹈教学等，视觉肢体动作捕捉更容易集成和落地。3、...
一、视频识别(动作识别)基本原理 视频识别(动作识别)是指对视频序列中包含的人体动作进行时间维度和空间维度的检测与分类。其核心在于解决视频中动作“在哪里”和“是什么”的两大核心问题。视频作为动态地按照时间排序的图像序列,其图像帧间存在关联关系,因此视频识别不仅需要处理空间上的图像信息,还需要进行时间序列上...
ST-GCN的技术延展-动作生成 基于对ST-GCN在人体动作识别上的效果，我们将ST-GCN网络与VAE网络结合。目的在于获取人体动作的语义，进而生成人体的动作，最终可以应用于机器人动作模仿或者其他强化学习项目中。目前项目已在进行中，下图展示的是真实的人体骨架节点3D图与网络生成的人体骨架节点3D图。具体的研究结果，之后...
openpose是依赖于卷积神经网络和监督学习实现人体姿态评估算法,其主要的优点在于适用于多人二维且较为精准和迅速的识别开源模型。 整个多目标动作监测系统的搭建主要是依赖于openpose的姿态识别环境。而openpose的基本环境依赖于python,CUDA和swig的支持,其中python是作为openpose的代码编写和运行工具,CUDA作为调用显卡训练测试...
人类动作识别（Human Action Recognition, HAR）旨在理解人类的行为，并为每个行为分配一个标签。多种不同的数据形态都可以用来表示人类的动作和行为。这些模态可以分为 2 类：视觉模态和非视觉模态，视觉模态和非视觉模态的主要区别在于：视觉模态的数据对人类行为的表示相对直观，但是非视觉模态的数据则不是。视觉模态...