基于姿势识别的舞蹈动作检测研究-豆柴文库

基于姿势识别的舞蹈动作检测研究.pptx

2024-10-07

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添加副标题目录PART01姿势识别的定义姿势识别的应用场景姿势识别的技术原理PART02舞蹈动作检测的意义舞蹈动作检测的研究现状舞蹈动作检测的挑战与难点PART03数据采集与预处理特征提取与模型训练舞蹈动作的分类与识别实验结果与分析PART04在线舞蹈教学舞蹈创作与编排虚拟现实与增强现实舞蹈表演评价与评估PART05研究成果总结未来研究方向与展望感谢您的观看

2024-10-07

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基于关键姿势的人体动作识别的中期报告一、介绍人体动作识别是计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。在人机交互、动作分析、游戏设计和体育训练等方面有着广泛的应用。人体动作识别方法是通过一定的算法和技术，从视觉图像或传感器数据中提取特征，对人体进行姿态分析和运动状态识别。当前，人体动作识别技术主要分为基于图像或视频的方法和基于传感器的方法。本文将主要介绍基于关键姿势的人体动作识别方法，即通过识别关键姿势来判断人体所执行的动作。二、研究背景和意义传统的基于图像或视频的人体动作识别方法主要是通过对运动序列进行特征

2024-09-18

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基于kinect的人体动作识别的研究与实现摘要本文介绍了基于Kinect的人体动作识别技术的研究与实现。通过使用Kinect传感器获取用户的运动数据，并对其进行处理和分析，可以实现人体动作的识别和分类。本文介绍了Kinect传感器的特点和原理，以及人体动作识别的基本原理和方法。实验结果表明，本文提出的方法能够有效地识别不同的人体动作，具有较高的准确性和可靠性。关键词：Kinect，人体动作识别，运动数据，分类1.介绍随着计算机技术的发展，人机交互技术受到越来越广泛的关注。人体动作识别作为一种重要的人机交互

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基于关键姿势的单次学习动作识别基于关键姿势的单次学习动作识别摘要：动作识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它在人机交互、动作分析和运动跟踪等应用中具有广泛应用前景。然而，传统的动作识别方法往往需要大量的训练样本和复杂的模型，限制了其在实际应用中的应用。本文提出了一种基于关键姿势的单次学习动作识别方法，该方法通过对动作序列中的关键姿势进行提取和表示，实现了只需要进行一次训练即可识别多个动作的目标。关键词：动作识别、关键姿势、单次学习、深度学习1.引言动作识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用广泛

2024-10-23

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