jieyaiii人体行为识别CNN模型
人体行为识别的 CNN 模型代码，用起来还挺顺手的。结构清晰，注释也比较到位，改起来不费劲。尤其适合做视频或者智能安防的项目，拿来就能跑，训练也还算快。如果你之前接触过图像分类的 CNN 网络，那这个上手更快，逻辑差不多。配套的数据集也简单，路径配置好就行，跑几轮效果就有了。
人体识别
当前话题为您枚举了最新的人体识别。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
人体行为识别代码：基于 CNN 模型
使用 CNN 模型的人体行为识别代码可用于识别和分类图像或视频中的人体行为。该代码包含一系列用于从数据中提取特征、构建模型并评估模型性能的算法和函数。
基于视觉的人体动作识别：综述
该综述提供了基于视觉的人体动作识别领域的一份全面概述。它涵盖了从动作捕捉实验室到网络视频中动作识别的各种研究，包括人体异常行为检测、运动分析和目标跟踪算法等主题。
四种跟踪方法的比较-人体行为识别
四种跟踪方法的比较。
机器学习算法对人体行为进行分类识别的项目
基于多路传感器（加速度传感器，陀螺仪）数据集，利用机器学习算法对人体行为进行分类识别的项目。采用的数据集来自UCI机器学习数据库，识别算法有逻辑回归、梯度提升树、随机森林、线性SVM四种，主要利用sklearn机器学习来实现。数据集来源网站： http://archive.ics.uci.edu/m
人体动作捕捉动画资源包
该资源包提供了一系列高质量的人物对话动作捕捉动画数据，可用于游戏开发、影视制作、虚拟现实等领域。
个人体验struts2
个人体验struts2整理的
JavaScript可爱人体时钟动画特效
黑色小人的人体时钟动画，造型真是一个比一个可爱，扭来扭去的样子让人忍不住多看几眼。整套特效是用JavaScript和CSS做的，没啥复杂逻辑，就是靠精妙的帧动画堆出来的，挺适合拿来做欢迎页或者创意展示页的彩蛋。
人物动作流畅，配合时间的变化一秒一动，活泼。你要是想做个与众不同的时钟组件，用这个妥妥能
基于条件回归森林的人体姿态估计
深入探究 Kinect 技术原理的关键资源，通过条件回归森林算法，实现对人体姿态的精准估计。
利用掩码RCNN进行人体姿态估计
这是一个使用 Python 和 MASK-RCNN 实现人体姿态估计的案例。作为计算机视觉中一个常见的应用，本案例着重于目标检测和识别。该项目应用广泛，易于二次开发和改进。当然，你需要熟悉算法原理和源码。