基于MATLAB的人体行为识别(完美运行)
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资源介绍:
人体行为识别是一种通过分析和识别人类的行为模式来判断其身份、意图和情感的技术。这项技术通过使用计算机视觉、深度学习和模式识别等方法,从视频、图像或传感器数据中提取人体动作和姿态等信息。人体行为识别可以应用于安全监控、智能交通、健康监测等领域,具有很大的应用前景。
人体行为识别可以用于识别人的身份,例如通过人的步态、手势等特征来验证其身份。它也可以用于判断人的意图,例如通过分析人的动作和表情来判断其是否具有攻击性或挑衅性。此外,人体行为识别还可以用于识别人的情感状态,例如通过分析人的表情和语音来判断其是否快乐、愤怒或沮丧。
人体行为识别技术的核心是建立准确的行为模型。通过大量的训练数据和机器学习算法,可以提高人体行为识别的准确性。然而,由于人体行为的复杂性和多样性,人体行为识别仍面临着一些挑战,例如光照条件、姿态变化和遮挡等问题。
总的来说,人体行为识别是一项具有广泛应用前景的技术,它可以为各个领域提供安全和智能的解决方案。但同时也需要解决一些困难和挑战,以提高其在实际应用中的准确性和可靠性。
clc
mainfc;
[name,path]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'tif'},'载入图像');
x=imread([path,name]); %获取位置
figure(1);%axes表示获取位置,这里选取的位置为axes1;
imshow(x); %显示图像
title('测试原图')
f=x;
f=rgb2gray(f);
f=edge(f,'canny');
figure
imshow(f);
title('边缘检测');
f=bwareaopen(f,200);
figure
imshow(f);
title('腐蚀');
se=strel('disk',2); %生成圆形结构元素
f=imdilate(f,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀
figure
imshow(f);
title('膨胀');
se=strel('disk',1);
fc=imclose(f,se);%闭运算
fc=imfill(fc,'hole');%填洞
figure,imshow(fc);
title('填洞')
%%%%定位
L = bwlabel(fc);
STATS = regionprops(L,'all');
%在bw图像上绘制出连通域的矩形框
figure(1); imshow(x); title('定位图')
hold on
BW=fc;
[L,num] = bwlabel(BW); %标记
global boundary
for i = 1 : size(STATS, 1)
boundary = STATS(i).BoundingBox;
rectangle('Position',boundary,'edgecolor','r' );
end
diyilie=boundary(1);
diyihang=boundary(2);
liekuan=boundary(3);
hanggao=boundary(4);
%%%判断姿势
rate=hanggao/liekuan;
if rate>3
msgbox('站立');
end