行为识别
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Action Snippets: How many frames does human action recognition require
CVPR2008行为识别文章“Action Snippets: How many frames does human action recognition require?”源代码，测试过可以运行。 -
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Action Snippets: How many frames does human action recognition require
Action Snippets: How many frames does human action recognition require -
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MATLAB实现基于CVPR2008的行为识别帧数优化系统
本项目基于CVPR2008论文"Action Snippets"的核心算法，通过MATLAB实现了人体行为识别所需的帧数优化分析。系统能够自动确定不同行为类别的最佳帧数序列，有效提升识别效率并减少计算资源消耗。 -
基于流形学习的高维特征提取与行为识别系统
本项目在MATLAB环境下实现了一套完整的流形学习算法库，旨在解决高维数据集中的非线性降维、图像特征提取以及复杂行为模式提取等核心任务。系统通过捕捉高维空间中数据点的局部几何结构，将其映射至低维嵌入空间，从而揭示隐藏在海量数据中的本质流形结构。对于图像处理任务，该算法能够有效提取图像的内在旋转、缩放或光照变化的流形特征，广泛应用于人脸识别、物体姿态分析、医学影像分析等场景。在行为模式提取方面，系统能够对连续的动作序列或传感器信号进行时空建模，将复杂的运动行为映射为低维流形上的平滑轨迹，从而实现对不同行为模 -
基于帧间差法的运动目标检测与异常行为识别系统
本项目设计并实现了一个基于MATLAB环境的视频监控分析系统，专注于检测和识别视频中的异常行为，如打架和摔倒。系统首先引入帧间差分法，通过对连续两帧或三帧图像进行减法运算，有效地从静态背景中分离出活动的像素点，随后利用自适应阈值将差分图转化为二值化图像。为了提高检测精度，系统内嵌了形态学处理单元，包括腐蚀、膨胀以及开运算，旨在消除离散的噪声点并填补目标内部的空洞。在核心的行为识别模块中，系统构建了多维度判定模型：对于摔倒检测，利用目标外接矩形的高宽比变化和质心在垂直方向的瞬时加速度作为特征参数，当检测到高
