而人体姿态识别作为行为监测重要参考依据在视频捕捉、计算机图形学等领域得到了广泛应用。...其中传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和Mask R-CNN模型，它们都是采用自顶向下的检测方法，而Openpose作为姿态识别的经典项目是采用的自底向上的检测方法，主要应用于行为监测、姿态纠正、动作分类...在多人目标姿态识别方面，历史上常见的方法有通过自顶而下的候选关键点查找并结合空间联系优化算法匹配人物以及通过建立部分亲和字段的方法实现关键点检测到人体骨架连接等等。...在此次的模型中通过调用轻量级的openpose模型进行人体姿态识别，其主要的方法是通过openpose获取人体各个骨骼关键点位置，然后通过欧氏距离进行匹配两个骨骼来具体检测到每一个人，对于常见检测中骨骼关键点的缺失可以通过上一帧的骨骼信息进行填充...1.1 Openpose环境的构建 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。
Zynq-7000 人体肤色识别 1 背景知识 在肤色识别算法中，常用的颜色空间为Ycbcr,Y代表亮度，cb代表蓝色分量，cr代表红色分量。...2.1 肤色识别IP的介绍 ?...从总体模块图可以看到首先实现rgb颜色空间转ycbcr颜色空间，其次实现肤色识别。 2.3 实验结果 ? 实验原图1 ? 实验原图2 ? 实验结果图1 ?...实验结果图2 结果分析：从实验原图和实验结果来看，肤色识别模块将某些非肤色部分也识别称肤色，这里我们需要改变的对肤色进行判定的条件: Cb > 77 && Cb < 127 Cr > 133 && Cr...< 173 调整cb和cr分量的阈值来达到最佳的肤色识别效果。
行为识别——骨架提取/人体关键点估计 我们可以通过深度学习，检测到一个人，但是那个人在做什么我们不知道。所以我们就想让神经网络既检测到人，又知道他在做什么。也就是对这个人的行为进行识别。...那我们要怎么得到人体的骨架呢。 人体姿态估计的算法已经出了好几年了，现在都已经在研究3D姿态了。 我这里就找了几个2D人体关键点估计的算法，然后讲讲他们在做行为识别会出现的一些问题。...Mobilepose mobilePose就是用轻量级网络来识别人体关键点，而且大部分都是单人姿态估计。...然后说下提取骨架后，行为识别的方法。以前做的时候想了很多方法，当然也研究了很多论文和博客，能够做个总结。 基于单帧图像的骨架： 人体骨架的数据，（坐标点或者向量）进行训练。...LSTM ：参考这篇，人体骨架检测+LSTM。
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读10+分钟本文带你使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。
人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...在本文中，我将使用LSTM (Long - term Memory)和CNN (Convolutional Neural Network)来识别下面的人类活动： 下楼 上楼 跑步 坐着 站立 步行 概述...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。
论文地址https://arxiv.org/abs/1701.07717内容简介 这篇文章的主要贡献是只使用原始数据集进行半监督学习，提高行人重识别的Baseline。...rank-1 accuracy=83.97%, mAP=66.07% 在在CUHK03上rank-1 accuracy = 84.6%, mAP = 87.4% 如下图： 思考： 一开始并没有弄清行人重识别的概念...，一直按照分类的思想去理解，论文有很多不能理解的地方，后来查阅资料，还有数据集了解到行人重识别一般指图像检索而不是图像分类。
利用NVIDIAMaxine识别人体姿势 Time: 2022/05/19 8:00pm~~9.30pm Duration: 1.5h Course Description: 随着AI技术的发展,数字内容创建业务也变得越来越火热...而在这些功能背后，离不开姿势识别，人脸特征点识别，虚拟背景，现实增强等技术的支持。 NVIDIA Maxine是一套GPU加速的SDK，它用人工智能重塑了音频和视频，提升了标准麦克风和摄像头的能力。...使用一个标准的摄像头，使实时身体姿态识别成为可能。能够让您享受有趣、迷人的AR效果。...Webinar您可以了解到： NVIDIA Maxine的功能 NVIDIA Maxine 的API接口 在Windows平台上利用NVIDIAMaxine进行开发 示例：利用NVIDIAMaxine搭建一个人体姿势识别系统...对于图像识别，目标的检测与跟踪完成过多种解决方案。曾经参与GPU 版气象模式GRAPES，是其主要研发者。 扫描二维码报名： 点击阅读原文，了解更多社区讲座 更多关于姿态识别：
人体分析 腾讯云神图·人体分析（Body Analysis）基于腾讯优图领先的人体分析算法，提供人像分割、人体检测、行人重识别（ReID）等服务。...支持识别图片或视频中的半身人体轮廓，并将其与背景进行分离；支持通过人体检测，识别行人的穿着、体态等属性信息，实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。...image.png Python调用腾讯云人体分析实现识别行人 过程分析：先上连接大家看一下腾讯的产品 腾讯云的人体分析网址 1.工具 腾讯云的API需要调用的是网上的图片，返回的结果是一串稍微复杂的信息...2.问题 python要画图只能对本地文件画图，而腾讯云的人体分析API需要的是线上的图片（即链接），所以这里我就把线上的图片下载下来放在本地，然后python就可以画图了，所以其实是同一张图。...（可以参照我上一篇文章，把图片上传到对象存储的桶里） 3.步骤总结： 调用腾讯云人体分析API->对返回的数据进行处理并存储->用Python的第三方库画图，框出行人。
关注文章公众号 回复"司晨阳"获取PPT资料 视频资料可点击下方阅读原文在线观看 导读 ---- 基于人体骨架的行为识别是一个重要而且具有挑战性的计算机视觉任务。...人体图像视频不仅包含了复杂的背景，还有光照变化、人体外貌变化等不确定因素，这使得基于图像视频的行为识别具有一定的局限性。...相比图像视频，人体骨架视频可以很好地克服这些不确定因素的影响，所以基于人体骨架的行为识别受到越来越多的关注。...Introduction ---- 近几年基于人体骨架的行为识别已经有很多工作，这些工作在公开数据库上的精度都有很好的提升，但是仍然有一些问题没有解决：1、人的运动是由各个part协调完成的，如行走不仅需要腿的运动...以提升网络对细节行为的理解，不仅加速了网络的收敛，而且可以明显提升行为识别精度。 Experiments ---- 所提出的方法在两个行为识别数据集上验证了有效性，取得了当前最好的识别精度。
人体有大约37万亿个细胞，而对细胞的研究有助于我们理解生命进而改善人类的健康。
基于骨骼点的动作识别 (Skeleton-based Action Recognition) 旨在从一系列时间连续的人体骨骼点中识别正在执行的动作。...相较于 RGB 帧或光流，人体骨骼这一模态与人体动作天然更密切，且更加紧凑。 因此，人体骨骼模态在各类动作识别任务中有广泛的应用。...基于骨骼点的动作识别的动作识别，往往具有比基于其他模态的算法更轻量，更具泛化性的特点。...MMAction2 中提供了以下大部分数据集由 HRNet 提取的 2D 人体关键点，这种方式提取的人体骨骼质量较高，在各个数据集上都可以取得良好的性能。...数据预处理 OpenPose 是一个标注人体的关节（颈部，肩膀，肘部等），连接成骨骼，进而估计人体姿态的算法。
logo OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。...OpenPose项目Github链接：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 为了便于中国开发者学习CMU开源人体姿态识别项目，...Translattor: Tommy in Tongji Univerisity Opensource Software Association 人体姿态识别与估计的应用场景：抖音尬舞机、体育动作教学、...一些人体姿态识别案例案例： 《芳华》文工团跳舞视频片段：人体姿态识别 ? 《芳华》文工团跳舞视频片段：人体姿态识别 《叶问》武打视频片段：人体姿态识别 ?...《叶问》武打视频片段：人体姿态识别 内容 特点 最近更新 效果 安装、重装、卸载 快速启动 输出 增加运算速度以及基准测试 向我们提供出错信息和反馈 作者和项目贡献者 引用 授权协议 特点 功能:
这就是为什么我们在2012年开始构建定价工具，并且一直在努力使它们变得更好的原因。今年六月，我们发布了最新的改进版本。我们开始进行动态定价，即根据市场变化情况，每天提供新的价格提示。...eBay的定价问题相对来说比较简单，不管卖方和买方在哪里，或者你是在今天还是下周销售产品，价格都差不多。...与世界杯的情况不同，这时你可以以附近城堡的类似数据为根据来定价。其中一些数据可能会跨越多年，并提供有关旅游季节性的信息。...在动态定价方面，我们的目标是当房主的房子即将可以接受预定时，给房主一个新的提示价格。动态定价并不新鲜，几十年前，航空公司就开始运用，通常会实时调整价格，以确保每个座位最高的上座率和最大的收益。...我们保留了以前的定价系统所考虑的商品属性，并且我们添加了新的属性。一些新的信号，如“被预定前空闲的时间”，与我们的动态定价能力有关。
一般给产品定价，主要从三个角度来考虑 一、成本角度 也就是算清楚自己的成本，包括固定成本和变动成本。对一些有规模效应的产品，我们根据不同的规模算出的成本是不一样的。...针对不同象限可以不同定价策略。 第一象限：实用价值高、情感价值也高的产品。这类产品拥有很大的自主定价权。比如苹果，有时候你不得不说，这就是目前全球最好的产品。...它的定价，更多是根据市场人目标收入来制定的，能最大化自己的利润。 第二象限：实用价值低，情感价值高的产品。这类产品，很大的成本都花在情感价值上。比如星巴克的咖啡，一杯30多块钱。...当然还有更多位于中间象限的产品，它们的定价都是根据市场需求慢慢探索出来的。 三、竞争对手角度 这里的竞争对手我更倾向于是那种同一品类，同一目标用户的产品。...那么在定价上就与竞争对手大同小异了。出路就是想办法做差异化。 总结一下，一个新产品可以从成本、客户的需要程度、竞争对手三个角度综合考虑来定价，这样是比较合适的。
SD的定价过程：定价过程16个元素的作用： 1.步骤：定价过程中的顺序。 2.计数：对步骤的进一步细化 3.条件类型：定价活动中的定价因素，例如售价、折扣、运费、税费等。...对于定价过程的每一行都可以看做定价因素。 5.From - to :标示当前条件类型的条件范围。 6.手动：是否在创建订单流程中手工输入条件类型。勾选手动标示则代表是。...了解定价过程的16个元素的作用，你才能根据企业的需要设计配置满足需求的销售定价的计算方式 OK，Let's go to design sale pricing procedures....我们先看定价的图例，然后根据图例介绍一下常用的条件类型及其配置所起到的作用。一般企业的定价中的条件类型也就用那几个，售价、税、成本、净价、折扣/返利等。...以上就是常用到的条件类型，基本这样就可以随意设计自己的定价过程了。 这里顺带一提信贷控制在定价过程中配置如图3： ? 如果你启用了信贷控制。
例程，即Fomula，是使用在销售、采购、发票、交货等单据中定价过程的一小段程序。...之所以有Fomula存在，是因为在不同的业务场景下，定价过程可能千差万别，但是却可以拆分为一些关键的组成部分，如复制请求、数据传输、要求、公式，每个例程就是一小段专用程序，这些例程程序会被标准程序动态调用...1、首先打开事务代码VOFM，然后进入菜单：要求>定价，在打开的 屏幕 的表格输入一条新记录，回车输入开发KEY，回车就新增了一条新的计算方案记录， 输入例程编号，描述，应用选择M，因为这个定价增强用在...mm物料模块 选中新建的例程，点击'源文本'，就可以在里面写定价的增强代码了 SY-SUBRC = 4.
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fromtitle=capm&fromid=8235513&fr=aladdin 资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model 简称CAPM）是由美国学者夏普（William...基于这样的假设，资本资产定价模型研究的重点在于探求风险资产收益与风险的数量关系，即为了补偿某一特定程度的风险，投资者应该获得多少的报酬率。...按照β的定义，代入均衡的资本市场条件下，得到资本资产定价模型 E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf) E(ri) 是资产i 的预期回报率 rf 是无风险利率 βim 是[[Beta系数]]，即资产...资本资产定价模型描述了该资产的风险溢价与市场的风险溢价之间的关系 E(ri)-rf =βim (E(rm) − rf) 式中，β系数是常数，称为资产β (asset beta）。...应用 在资产估值方面，资本资产定价模型主要被用来判断证券是否被市场错误定价 E（ri）=rF+[E(rM)-rF]βi 一方面，当我们获得市场组合的期望收益率的估计和该证券的风险 βi的估计时，我们就能计算市场均衡状态下证券
资本配置 Efficient frontier CAL CML 资本定价 CAPM SML SML与CML的区别 CAPM与对冲基金 估价 假设 对冲基金中的作用 概述 例子 资本配置 Efficient...资本定价 CAPM CAPM是衡量证券中系统风险与期望回报关系的一种模型，其用途主要是证券定价，公式如下： [图片] 其含义是，投资者通过两种方式获益： [图片] ：衡量投资类似国债的低风险证券获得的收益率...SML与CML的区别 用途不一样：SML涉及资本定价，CML涉及资本投资。 横坐标不同：SML的横坐标是β\beta，表征的是该股票与市场的相关性，衡量系统风险。
显然，Airbnb需要为人们提供一种更好的方式—自动化定价，以帮助顾客做出正确的决定。这就是我们为什么在2012年就开始构建定价工具，并至今一直在努力地改进它们的原因。...我们开始实行动态定价，也就是说，根据不断变化的市场条件每天提供新的价格提示。我们调整了我们的通用定价算法以考虑市场上一些偶然的、甚至是令人惊讶的特征。...虽然在搭乘共享公司Uber和Lyft中，地域和时间都是需要考虑的因素，但是这两家公司仅仅通过法令来确定价格，在定价方面并没有用户选项，也不需要考虑定价的透明性。...在动态定价方面，我们的目标是为每个房主，针对他们的房子计划出租的日期，每天给出一个新的定价提示。动态定价其实并不新鲜。...我们保留了以前的定价系统中所考虑的某些房源属性，同时又添加了一些新的属性，如“预定日期之前的剩余天数”，这些信息对我们的动态定价产生影响。
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