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。
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。
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
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。
获取人体骨架并在Qt中显示
MS的kinec SDK和OpenNI都提供了人体骨骼跟踪的算法，人体骨骼跟踪算法在kinect人体行为识别中非常重要，该识别过程通常被用来作为行为识别的第一步，比如说，通过定位人体中的骨骼支架，可以提取出人手的部位，从而可以把手的部分单独拿出来分析，这样就达到了手势的定位，而后面的手势识别则可以在
3D人体器官模型演示
虚拟人体器官模型，适合医学教学、科学研究或其他用途。包含高质量模型，以真实比例精确呈现人体器官。可用于交互式可视化和探索。