http://cvrc.ece.utexas.edu/Publications/Xia_HAU3D12.pdf   View Invariant Human Action Recognition Using Histograms of 3D Joints The  HOJ3D computed from the action depth sequences are  reprojected using LDA and then clustered into k posture  visual w…

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import rospy import cv2 import numpy as np from sensor_msgs.msg import Image import cv_bridge class MotionDetector: def __init__(self): rospy.on_shutdown(self.cleanup) # 创建cv_bridge self.bridge = cv_bridg…

HanLP中人名识别分析 在看源码之前,先看几遍论文<基于角色标注的中国人名自动识别研究> 关于命名识别的一些问题,可参考下列一些issue: 名字识别的问题 #387 机构名识别错误 关于层叠HMM中文实体识别的过程 HanLP参考博客: 词性标注 层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别 分词 在HMM与分词.词性标注.命名实体识别中说: 分词:给定一个字的序列,找出最可能的标签序列(断句符号:[词尾]或[非词尾]构成的序列).结巴分词目前就是利用BMES标签来分词的,B(开头…

体感控制器: 识别:手,手指和工具,获取位置,手势,动作 范围:倒金字塔,塔尖在设备中心,2.5cm~0.6米 坐标系统:采用右手笛卡尔积坐标系,返回的数值:毫米 摆放:绿灯朝向自己,z轴距离屏幕越来越远,z轴的正值不断增加,x,y在器件的水平处,摆放的时候注意 运动追踪数据:由于Leap Motion设备最终在它视野中的手.手指和工具,它提供一组数据集更新,或者是帧,或者是数据.每帧数据包含一个基本追踪数据列表,如手.手指和工具,也包括识别出的手势和描述场景中的运动因素.但检测到手.手指和工具…

收录的图像视觉(也包含机器学习等)领域的博客资源的第二部分,包含:美国MIT.斯坦福.CMU三所高校 1)这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper.code或者数据集不多,暂时没收录了. 2)排名按照字母顺序 3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构 4)更新日期有可能不是最最新的日期,供参考 1        美国 1.1     MIT 1.1.1   Antonio Torralba MIT助理教授Anto…

行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域.从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡.近年,以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行,这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测,以保证自动驾驶期间对行人的安全不会产生威胁. 1   行人检测的现状 大概可以分为两类 1.1    基于背景建模 利用背景建模方法,提取出前景运动的目标,在目标区域内进行特征提取,然后利用分类器进行…

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     OpenCV学习笔记大集锦 整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http:/…

计步器的实现方式主要有那么两种 1.通过直接调用系统的健康数据,基于HealthKit框架的,但是貌似是一小时更新一次数据.如果要实时获取步数,这种方式并不是最佳. 2.基于CoreMotion框架,顾名思义就是加速计/加速度传感器 >最早出现在iOS设备上的传感器之一 >加速计用于检测设备在X.Y.Z轴上的加速度 (哪个方向有力的作用) >加速计可以用于检测设备的摇晃,经典应用场景(例如摇一摇.计步器等) 源码: #import <Foundation/Foundation.h&…

Kinect for Windows SDK开发入门(十五):进阶指引 下 上一篇文章介绍了Kinect for Windows SDK进阶开发需要了解的一些内容,包括影像处理Coding4Fun Kinect工具类库以及如何建立自己的扩展方法类库来方便开发,接下来介绍了利用Kinect进行近距离探测的一些方法,限于篇幅原因,仅仅介绍了近距离探测的三种方式. 本文接上文将继续介绍近距离探测中如何探测运动,如何获取并保存产生的影像数据:然后将会介绍如何进行脸部识别,以及介绍全息图(Hologram…

计步模块接触了一年多,最近又改需求了,所以又换了全新的统计步数的方法,整理一下吧. 在iPhone5s以前机型因为没有陀螺仪的存在,所以需要用加速度传感器来采集加速度值信息,然后根据震动幅度让其加入踩点数组并过滤,获取自己需要的步数数据. 直接上代码吧: 首先需要一个步数的model如下: #import <Foundation/Foundation.h> @interface VHSSteps : NSObject //步数模型 @property(nonatomic,strong) NSD…

做一个设备实时监控.需求是这样的,一个用户有多个设备(android系统,支持摄像头),设备分布在家中或者其它地方:用户可以远程通过终端(手机.pc.ipad,etc...)管理操纵这些设备(包括实时监控,实时控制),并做一些智能分析(人脸识别,运动识别,声音识别,etc...).系统支持多个用户.用户和设备通过帐号密码登录. 初步设想是这样的,用spydroid在设备端架设rtsp服务器,单开一个rtsp连接与服务器端通信.服务器端把设备端信息(音视频信息以及其它状态信息)转发给用户控制端,转…

Leap Motion Overview Leap Motion是一种检测和跟踪hands, fingers and finger-like tools的设备.该设备在一个较近的环境中操作,精度高,跟踪帧速率高. Leap Motion 视野是集中在设备上方的一个倒置的金字塔.Leap Motion检测的有效范围是约25毫米至600毫米(1英寸到2英尺).   Leap Motion能够有效分析它视野中观察到的对象.它能够区分的hands, fingers and tools; 提供一系列动作和…

一.纸 评论文章分类: [1] D. Geronimo, and A. M.Lopez. Vision-based Pedestrian Protection Systems for Intelligent Vehicles, BOOK, 2014. [2] P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions…

这是文本离散表示的第二篇实战文章,要做的是运用TF-IDF算法结合n-gram,求几篇文档的TF-IDF矩阵,然后提取出各篇文档的关键词,并计算各篇文档之间的余弦距离,分析其相似度. TF-IDF与n-gram的结合可看我的这篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10543612.html 用TF-IDF来分析文本的相似度可看阮一峰大佬的文章:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.h…

转载于:http://www.matools.com/blog/1801988 TensorFlow源码 https://github.com/tensorflow/tensorflow 基于TensorFlow的框架 https://github.com/fchollet/keras https://github.com/tflearn/tflearn https://github.com/beniz/deepdetect https://github.com/tensorflow/fold…

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr…

转至:http://www.matools.com/blog/1801988 留底做个记录,有空在做验证. TensorFlow源码 https://github.com/tensorflow/tensorflow 基于TensorFlow的框架 https://github.com/fchollet/keras https://github.com/tflearn/tflearn https://github.com/beniz/deepdetect https://github.com/te…

基于3D卷积神经网络的人体行为理解(论文笔记) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 最近看Deep Learning的论文,看到这篇论文:3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition.比较感兴趣是CNN是怎么应用于行为理解的,所以就看看.这篇论文发表在TPAMI2013.它基本上没有公式的,论文倾于从论述角度描述它的基本方法和实现效果.另外,对于怎么去训练也没有具体的…

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr…

相比直接将影像显示出来,如果能将录制到的影像保存到硬盘上就好了.但是,影像录制,是需要一定的技巧,在网上可以看到很多例子演示如何将Kinect获取到的影像以图片的形式保存到本地,前面的博文也介绍了这一点,但是你很少看到如何演示将一个完整的视频影像保存到本地硬盘上.幸运的是Emgu类库提供了一个VideoWriter类型来帮助我们实现这一功能. 下面的方法展示了Record和StopRecording方法如何将Kinect彩色影像摄像头产生的数据流保存到avi文件中.我们在D盘创建了一个vids文…

运动识别 利用运动识别(motion detection)来进行近景识别是最有意思的一种方式.实现运动识别的基本原理是设置一个起始的基准RGB图像,然后将从摄像头获取的每一帧影像和这个基准图像进行比较.如果发现了差异,我们可以认为有东西进入到了摄像头的视野范围. 不难看出这种策略是有缺陷的.在现实生活中,物体是运动的.在一个房间里,某个人可能会轻微移动家具.在户外,一辆汽车可能会启动,风可能会将一些小树吹的摇摇晃晃.在这些场景中,尽然没有连续的移动动作,但是物体的状态还是发生了变化,依据之前的策…

运动追踪设备    第二种可以使人脑相信它真实处于虚拟世界的关键技术就是运动追踪技术,它可以通过追踪头部的运动状态实时更新渲染的场景.这与我们在真实世界中观看周围非常类似.    高速的惯性测量单元(IMU)是Oculus Rift的发明之一,它被用于快速的头动追踪.IMU结合了陀螺仪.加速度计(或者磁力计,类似现在手机中使用的重力感应装置),可以精确测量转动的变化.    头部运动追踪非常重要,有可能比立体显示还重要,因为我们的感觉系统对运动非常敏感,如果在头部移动时图形显示出现延迟,那么就会…

一.论文 综述类的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].IEEE Transactions on PatternAnalysis andMachine Intelligence, 2012, 34(4): 743-761. [2]M. Enzweiler, and D.Gavrila. Monocular pedestr…

在opencv的初等应用上,对运动物体的识别主要有帧差或背景差两种方式. 帧差法主要的原理是当前帧与前一帧作差取绝对值: 背景差主要的原理是当前帧与背景帧作差取绝对值: 在识别运动车辆上主要需要以下9个步骤: (1)读取帧(VideoCapture,Mat) (2)ROI选定(Rect) (3)平滑处理(GaussianBlur) (4)灰度处理(cvtColor,CV_RGB2GRAY) (5)帧差或背景差(absdiff) (6)二值化(threshold) (7)膨胀(dilate) (8…

转载自 http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步.昨天购物.今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气.在这个例子里,显状态是活动,隐状态是天气. HMM描述 任何一个HMM都可以通过下列五元组来描述:…

http://www.hankcs.com/nlp/segment/ictclas-the-hmm-name-recognition.html 本文主要从代码的角度分析标注过程中的细节,理论谁都能说,但没几人能做出一个实用高效的系统.在得出粗分结果之后,需要对其进行人名.翻译人名.地名识别,然后重新KSP得出最终结果,在ICTCLAS中,这些标注都是通过HMM模型实现的. 人名识别例子 以“王菲”为例,粗分结果是“始##始, 王, 菲, 末##末,”,很明显,粗分过程并不能识别正确的人名,因为“…

http://www.hankcs.com/nlp/hmm-and-segmentation-tagging-named-entity-recognition.html HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步.昨天购物.今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气.在这个例子里,显状态是活…

摘要: 对于人物识别技术来说,动作和人体测量统计学对于光学差异并不敏感,甚至对于眼镜,头发,帽子的描述相当粗糙,现在的以步态为基础的识别技术都是基于对细节的精确描述和对步态周期的精确测量.这种方法需要运动主角在简单背景下反复的重复一个单一动作,并且需要昂贵的动作捕捉系统或者二维的视频系统,以便研究人员可以对运动物体进行分段和跟踪.现有的设备限制了人体测量统计学在实际场景中的运用,因为实际场景中的动作存在不同程度的复杂性.我们发展了一种新的人物识别方法,这种方法以动作和人体测量统计学为基础,并且所…

本篇接上一篇内容<HanLP-基于HMM-Viterbi的人名识别原理介绍>介绍一下层叠隐马的原理. 首先说一下上一篇介绍的人名识别效果对比: 1. 只有Jieba识别出的人名 准确率极低,基本为地名或复杂地名组成部分或复杂机构名组成部分.举例如下: [1] 战乱的阿富汗地区,枪支可随意买卖,AK47价格约500人民币 “阿富汗”被识别为人名. [2] 安庆到桂林自驾游如何规划? “桂林”被识别为人名. [3] 2018天津市和平分局招聘社区戒毒.社区康复工作人员成绩查询入口 “康复”被识别为…

import cv2 import time import datetime import os def mkdir(path): folder = os.path.exists(path) if not folder: # 判断是否存在文件夹如果不存在则创建为文件夹 os.makedirs(path) # makedirs 创建文件时如果路径不存在会创建这个路径 print ("--- new folder... ---") print ("--- OK ---"…