移动姿势
我们的演示 (2020年12月)
成员：
- Andrew Darling
- Eric Hayes
- Mehmet Yilmaz
关于：
本项目是我们对 Moving Pose 算法的实现，该算法由 Mihai Zanfir、Marius Leordeanu 和 Cristian Sminchisescu 在他们的论文中提出。该算法使用来自深度传感器的“骨架”数据，能够快速且准确地识别和理解人体动作。
注意：
- 给定从深度传感器收集的基于骨架的数据集，目标是使用 Moving Pose 算法对特定的人体动作进行分类，并提供一个简易的用户界面。
- 为了实现此目标，我们实现了下文所述论文中的 Moving Pose 算法以及下文所述数据库。
- 这是我们2020年秋季 CSCI470（机器学习导论）期末项目。CSCI470 是科罗拉多矿业学院提供的本科课程。我们的团队名称是：Nestlé。
- 请查看 /movingpose/gui/README.md 以了解更多关于 GUI 和所使用硬件的信息。
实现的论文：
- 标题: 移动姿势：一种高效的 3D 运动学描述符，用于低延迟动作识别和检测
- 作者: Mihai Zanfir, Marius Leordeanu, & Cristian Sminchisescu.
- 论文: Zanfir_The_Moving_Pose_2013_ICCV_paper.pdf
使用的数据集：
- 我们使用了 MSR DailyActivity 3D 数据集: 数据集来源
- 多视角动作 3D 数据集动作 ID：
UI 预览：
