行为识别是人工智能在智能监控、人机交互、机器人等诸多领域中的一个重要应用,人体的动作姿态识别是计算机视觉领域中最具挑战性的研究,也是技术目前研究的热点。基于骨架定位的人体行为识别技术的核心在于鲁棒和和强判别性特征的设计,同时考虑如何采用时域相关性来研究动作的动态变化模型。采用OpenCV,SSD,CNN等技术来搭建基础框架,进行机器学习和时域模型的建立,实现端到端的行为识别监测,在基础上利用AR渲染实现人体效果的智能美化。
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