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。...这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计。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。...这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计。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。
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) 引言 伴随着计算机视觉的发展和在生活实践中的广泛应用，基于各种算法的行为检测和动作识别项目在实践中得到了越来越多的应用，并在相关领域得到了广泛的研究...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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 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。...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。...（就跟手写数字识别一样） 基于连续帧图像的骨架： ST-GCN：解读：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型），也可以直接去看官方论文啊，因为我之前没用这个，暂时也没去了解。
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...TakeHome Message ---- 基于骨架序列的行为识别仍然是计算机视觉领域一个重要的研究方向，虽然这几年的算法在性能上有很大的提升，但是对于那些微小局部动作的识别还存在一些问题，仍然是非常具有挑战性的任务
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。...当然，由于骨骼点所包含信息的局限性，基于骨骼点的算法很难对一些与物体或场景关系紧密的动作进行有效识别，可以说有利有弊。...PoseC3D PoseC3D 是一种基于 3D-CNN 的骨骼点行为识别算法。
PoseC3D 是一种基于 3D-CNN 的骨骼行为识别框架，同时具备良好的识别精度与效率，在包含 FineGYM, NTURGB+D, Kinetics-skeleton 等多个骨骼行为数据集上达到了...不同于传统的基于人体 3 维骨架的 GCN 方法，PoseC3D 仅使用 2 维人体骨架热图堆叠作为输入，就能达到更好的识别效果。这项工作已被开源在 MMAction2 中。...由于模型基于 3D-CNN，PoseC3D 所提取的人体骨骼特征可以更自由地与其他模态（如 RGB）的特征进行融合，从而得到更好的识别效果。...PoseC3D： 一种基于 3D-CNN 的骨骼动作识别方法 识别流程 人体姿态提取 人体姿态提取是骨骼动作识别中非常重要的一个环节，但在此前研究中并未受到足够关注。...在实验中，我们对不同来源的二维 / 三维人体姿态进行了公平的比较。我们发现，即使基于轻量主干网络（MobileNetV2）所预测的二维姿态，用于动作识别时，效果也好于任何来源的三维人体姿态。
表面上看，这款游戏与其它体感体验无异，实际上，它一直运行于浏览器Chrome下，也就是说，我们只需要掌握前端相应技术，就可以开发基于Kinect的网页体感游戏。...二如何实现 使用H5开发基于Kinect的体感游戏，其实工作原理很简单，由Kinect采集到玩家及环境数据，比如人体骨骼，使用某种方式，使浏览器可以访问这些数据。...我们使用微软提供的SDK去读取以下类型数据： 色彩数据：彩色图像； 深度数据：颜色尝试信息； 人体骨骼数据：基于以上数据经计算，获取到人体骨骼数据。...安装 Nodejs 安装 Node-Kinect2 四实例演示 如下图所示，我们演示如何获取人体骨骼，并标识脊椎中段及手势： 1、服务器端 创建web服务器，并将骨骼数据发送到浏览器端，代码如下：...，在精度要求不高的情况下使用 0 unknown 不能识别 1 notTracked 未能检测到 2 open 手掌 3 closed 握拳 4 lasso 剪刀手，并合并中食指 4、骨骼数据 body
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。...在细胞研究中，功能组织单元（FTU）定义为“以毛细血管为中心的三维细胞块，这个细胞块中的每个细胞与同一细胞块中的任何其他细胞都在扩散距离之内”[de Bono，2013]。...该赛的目标就是实现一个强大的肾小球FTU检测器。 HuBMAP 的进步将加速世界对细胞和组织学和功能与人类健康之间关系的理解。...数据集和相关成果可以被细胞和组织解剖学的研究人员、制药公司用来开发治疗方法，甚至可以被父母用来对孩子进行健康教育。 欢迎感兴趣的伙伴们参与这项有意义的竞赛。...数据集由非常大的（> 500MB-5GB）TIFF文件组成。训练集 8 个，公开测试集 5 个。
本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本系列文章将使用“AI运动识别”小程序插件，插件详情可以前往微信服务市场搜索相应插件。 一、为什么要判断人体与摄像头的远近？...在进行运动和姿态识别时，离摄像头太近，则无法取得全身关键点；若离摄像头太远，则人体图像太小，关键点将混成一团，识别效果太差，如下图所示： 基于此，就非常有必要在正式开始运动前，对人体站位进行预检，再通过语音等方式提醒用户调整站位至合适距离...，以便获得最佳体验和识别效果，我们建议将人体控制在帧图像的55%-85%之间。...二、whole检测规则 whole是插件姿态计算引擎body-calc提供检测整个人体是否全部位于帧图像（或指定的范围）内，我们可以利用此规则进行人体远近的检测，如果人体只有部分在帧图像的85%范围内（...三、离摄像头太近判断 在进行远近判断前，请查阅本系列博文了解抽帧、人体识别、body-calc应用等内容。
摘要：本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。...首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程...；最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。...2.3 基于PoseNet算法识别人体姿势 2.3.1 算法原理 基于PoseNet算法识别人体姿势通俗的理解就是输入一张图片，模型会返回图片中人的姿势。这里姿势主要包括17个关键点。...首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程
新兴的步态识别技术，神在哪里？ 提到“生物识别技术”，大家首先想到的肯定是面部、指纹和虹膜识别等，这些对人体而言独一无二的特征成为了安全性很高的“活体密码”。...由于行人在肌肉力量、肌腱和骨骼长度、骨骼密度、重心等方面有一定的差异，基于上述这些差异可以唯一地标注一个人，则利用这些特性能搭建人体运动模型或直接从人体轮廓里提取特征来实现步态识别。...当前，绝大部分的步态数据集都是通过RGB 摄像机采集的，部分步态数据集通过采用红外摄像机来捕获图像，用于克服一些照明极差的环境，而Kinect 这类 3D 体感摄像机能直接输出人体关节位置及姿态，多用于公共场合人体目标易被遮挡的情况...03特征提取与识别 步态特征提取是最为核心的一个环节，实现对步态样本实例的特征表示，并且直接影响最后的识别性能。最初常用的是基于单一轮廓特征和基于融合特征这两大类方法。...除了用于诊断病况，步态识别技术还可以成为康复医学、矫形学的一种智能工具，协助医生快速分 析相关肌肉与骨骼的活动状况和制定一系列的康复、矫形方案。
image.png 介绍 人体姿态估计是一个非常有趣的领域，如果我们能够将诸如棒球摆动或投球等运动的人体姿势量化为数据，那么我们或许能够将数据转化为有用的见解，例如伤害预防或高级训练。...有一些开源人体姿态估计，例如PoseNet和OpenPose，OpenPose 由 CMU 团队开发并得到广泛应用。...基于 MPII 的关键点描述： Head – 0 Neck – 1 Right Shoulder – 2 Right Elbow – 3 Right Wrist – 4 Left Shoulder –...它生成姿势估计的结果和带有人体姿势的视频，然后我们就可以使用 Streamlit 的视频功能将其展示在页面上。...st.video(str(path_video_out/filename/'output'/(filename+'_out'))+'.webm') 就是这样，现在我们有了一个简单的 web 应用程序，允许用户上传视频和分析人体姿势
目前已经开发出基于脸部图片认知学习可以准确评估健康状况的计算机模型。...或许有一天通过智能手机拍摄一张人体健康管理用的脸部特写照片，就可以知道人们今天气色如何，应该注意哪些方面的保养了。 中医讲究“望、闻、问、切”，是一门经验科学。...以后就可以通过智能手机拍摄一张人体健康管理用的脸部特写照片就行了，不用看医生就可以知道今天气色如何，应该注意哪些方面的保养，避免气色继续变差。...另据《MIT科技评论》消息表示，有一家以色列公司研发了支持“人脸识别技术”的“Face2Gene”系统，帮助医生诊断遗传疾病。...而“人脸识别技术”的独到之处，是将病人的人脸照片与已被确认患病的病人照片进行比对，根据患病的可能性，从高到低给出一系列潜在的诊断。 ? 这项技术在美国已经获得应用。
但往前几年，其实还有另一个非常火的体感游戏设备，就是 xbox 上的 kinect。...和 switch 用带有传感器的手柄来识别玩家动作不同，kinect 使用的是一组摄像头，通过图像来识别玩家的动作。 我这次做的 demo，就是一个使用摄像头的动作识别系统。...拿到人体姿态数据之后，我们就可以用各种动作对应的数据来训练一个分类器。然后通过分类器来识别摄像头实时拍摄到的用户姿态，判断出动作。再根据识别出的动作，向系统发送键盘指令。...这样就完成了一个简单的基于人体动作的交互系统。 在 NVIDIA 智能物联网的 github 仓库里，我发现了一个类似的项目，用手势去操作浏览网页。...在2009年，也就是 kinect 正式发布的前一年，我做的硕士毕业设计，其实就是：使用单摄像机的人机交互系统 而在其中的动作识别部分，用的同样也是 SVM 支持向量机。
但是我们都知道第一代Hololens本身只能识别手部几个姿势，所以需要另外搭配其他设备一起来实现这个功能。...512*424， 可以同时检测到6名用户的姿势 可以检测到人体25个关节点 检测范围为0.5m-4.5m 角度（水平70° 垂直60°） kinect2可以获取更多用户姿势，以及用户更多关节点...2、HoloLens-Kinect项目介绍 现在许多远程呈现HoloLens应用都是基于Michelle Ma的开源HoloLens-Kinect项目来进一步开发的，地址：https://github.com...在PC端，应用程序从Kinect获取正文流并将联合数据发送到名为BodyView.cs脚本上。BodyView在识别出一个新的物体时会为每个关节创建球体，然后在Kinect更新时重新定位这些关节。...4、用Kinect来扩展Holoens手势 Kinect非常擅长手势识别。HoloLens目前支持数量有限的手势，受到内外摄像头能看到的东西的限制，主要是手指。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一、概述 手写数字识别通常作为第一个深度学习在计算机视觉方面应用的示例，Mnist数据集在这当中也被广泛采用，可用于进行训练及模型性能测试； 模型的输入： 32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~...9数字，也就是相当于10个类别的图片 模型的输出： 分类结果，0~9之间的一个数 下面通过多层感知器模型以及卷积神经网络的方式进行实现 二、基于多层感知器的手写数字识别 多层感知器的模型如下，其具有一层影藏层...=========>..] - ETA: 0s 10000/10000 [==============================] - 1s 112us/step MLP: 98.07% 三、基于卷积神经网络的手写数字识别...Flatten层: Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡,举例如下 input size —->> output size 32 x 32 x 3
Tensowflow Lite 是移动端计算机视觉应用程序中的明星产品。这个夏天，Tensorflow Lite 再度进化，加入了 PosNet 人体姿态估计模块，性能再度加强！...怀着激动的心情，我们发布了一个「TensorFlow Lite」示例应用程序（https://www.tensorflow.org/lite），通过它在安卓设备上通过使用「PoseNet」模型来实现人体姿势估计...「PoseNet」是一种视觉模型，它可以通过检测关键身体部位的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如，该模型可以估计图像中人的手肘和/或膝盖位置。...这个示例应用程序将会让应用程序的开发者和机器学习的专家们更易于探索轻量级移动端模型的可能性。...人像的置信度是各个关键点置信度的均值，这表明了该位置存在关键点的概率。
说到体感游戏，现在大家可能最多想到的是 switch 上的健身环大冒险。 但往前几年，其实还有另一个非常火的体感游戏设备，就是 xbox 上的 kinect。...和 switch 用带有传感器的手柄来识别玩家动作不同，kinect 使用的是一组摄像头，通过图像来识别玩家的动作。 我这次做的 demo，就是一个使用摄像头的动作识别系统。...拿到人体姿态数据之后，我们就可以用各种动作对应的数据来训练一个分类器。然后通过分类器来识别摄像头实时拍摄到的用户姿态，判断出动作。再根据识别出的动作，向系统发送键盘指令。...这样就完成了一个简单的基于人体动作的交互系统。 在 NVIDIA 智能物联网的 github 仓库里，我发现了一个类似的项目，用手势去操作浏览网页。...在2009年，也就是 kinect 正式发布的前一年，我做的硕士毕业设计，其实就是：使用单摄像机的人机交互系统 而在其中的动作识别部分，用的同样也是 SVM 支持向量机。
如今说到体感游戏，大家一定都不陌生，比如微软的 Kinect、任天堂的 Switch，都曾是游戏业的革命性产品。...以上这些体感游戏，都牵涉到计算机视觉中的一个细分领域：人体姿态估计（pose estimation），即识别图像中的人体关键点（人体上有一定自由度的关节，如头、颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等）并正确的联系起来...是世界上第一个基于深度学习的实时多人二维姿态估计，为机器理解人类提供了一个高质量的信息维度。...此方法可以达到对视频流的实时多人检测。要知道，Kinect 可是加了一个额外的红外深度摄像头才做到如此准确地识别（还不能是这么多人）。 详细的原理，我在这里就不冒充大牛强行解释了。...Openpose 则是自下而上：先找手脚关节等特征部位，再组合人体； Openpose 团队将人脸识别、手部识别的已有成果整合到了姿态识别中，取得了更好的效果； 有了大数据的支持，这是过去的研究所没有的
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