基于视觉显着性的人体扫视扫描路径建模

这是基于python的opencv人体动作姿态估计的源代码。

这是基于python的opencv人体姿态动作检测算法源代码。

Kinect与Unity结合的人体骨骼控制方法_乐小燕

基于四元数时空卷积神经网络的人体行为识别.pdf,传统卷积神经网络（CNN）只适用于灰度图像或彩色图像分通道的特征提取，忽视了通道间的空间依赖性，破坏了真实环境的颜色特征，从而影响人体行为识别的准确率。为了解决上述问题，提出一种基于四元数时空卷积神经网络(QST CNN)的人体行为识别方法。首先，采用码本算法预处理样本集所有图像，提取图像中人体运动的关键区域;然后将彩色图像的四元数矩阵形式作为网络的输入，并将CNN的空间卷积层扩展为四元数空间卷积层，将彩色图像的红、绿、蓝通道看作一个整体进行动作空间特征的提取，并在时间卷积层提取相邻帧的动态信息；最后，比较QST CNN、灰度单通道CNN（Gray CNN)和RGB 3通道CNN(3Channel CNN)3种方法的识别率。实验结果表明，所提方法优于其他流行方法，在Weizmann 和 UCF sports 数据集分别取得了85.34% 和80.2%的识别率。

人体骨骼三维soliworks设计

人体骨骼.SLDPRT,soliworks设计

该课题为基于MATLAB差影法的人体姿态识别。带有一个GUI可视化界面。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。优点是通俗易懂，缺点是局限性大，因为对背景图片要求比较高。另外可改造成不需要模板图片的纯形态学或者利用帧差法识别的基于视频的人体行为检测。

课题为利用MATLAB的做差法，求出测试图和背景图的人体轮廓，根据人体的躺下，坐下，站立的时候最外接矩形的长宽来判断是什么姿态。带GUI界面。算法是差影法，理解起来很容易。

人体行为识别open-mmlab/mmskeleton中的kinetics-skeleton数据集，包含了kinetics_train_label.json，kinetics_val_label.json，还有生成之前的各个视频的json文件