人体形态

Jonny 是一个Matlab工具，可以帮助用户使用球体快速创建简易的人体形态。

通过对周口师院体育系学生身体形态的部分项目进行测试，并运用数理统计方法对数据进行分析，制定了相应的评分标准和评价标准，为形态评定和人才选拔提供参考。

OpenPose 是一个实时人体关键点检测系统，可检测人体、手部和面部关键点（共 130 个）。先决条件：安装 CUDA、cuDNN、CMake GUI、protobuf 编译器。创建 Conda 环境，并安装 OpenCV、protobuf。克隆 OpenPose 存储库，并使用 Caffe 构建。

数据形态探秘 本章节深入探讨数据及其类型，并解析数据汇总方法，为后续数据预处理奠定基础。 数据预处理的必要性 现实世界的数据往往存在噪声、不一致、缺失等问题，直接使用会影响分析结果的准确性。数据预处理能够有效解决这些问题，提升数据质量。 数据预处理核心技术 数据清理: 识别并处理数据中的错误、噪声、异常值等，例如缺失值填充、噪声数据平滑等。 数据集成: 将来自多个数据源的数据整合到一起，形成统一的数据视图，例如实体识别、冗余属性处理等。 数据变换: 对数据进行格式转换、规范化、离散化等操作，以便于后续分析和挖掘，例如数据标准化、数值离散化等。 数据归约: 在不损失重要信息的前提下，降低数据的规模，例如数据聚类、降维等。 相似度计算 相似度计算用于衡量数据对象之间的相似程度，是许多数据挖掘任务的基础，例如聚类分析、关联规则挖掘等。

该程序利用卡尔曼滤波算法，实现了对运动目标的跟踪功能。适用于目标运动轨迹符合线性模型，且过程和观测噪声符合高斯分布的场景。

人体骨骼关键点检测算法在计算机视觉领域应用广泛，包括自动驾驶、姿势估计、行为识别等。由于人体的柔韧性和遮挡等因素影响，人体骨骼关键点检测极具挑战性。算法主要分为单人2D、多人2D、3D关键点检测。Heatmap方法用概率图表示关键点位置，越接近关键点位置，概率越高。

该存储库包含MathWorks的Wavelet Toolbox和深度学习示例中使用的人体心电图数据。为了遵守PhysioNet的复制策略，数据被修改并包含详细描述。示例代码适用于最新版本的MATLAB。

该程序算法思想实现了基于视频的人体识别与跟踪，适用于安防监控产品的开发。

fimorphv2已被用于识别血小板聚集的二维形态，特别是它们在流动下在胶原涂层表面形成的长度和宽度。这项技术利用快速、标准化的二维自相关过程，应用于二进制图像堆叠。该方法通过堆叠三角形算法执行背景减法并选择阈值，使用了修改后的triangle_th算法（MATLAB文件交换：Bernard Panneton ID：28047使用三角形方法进行灰度图像阈值化）。该技术还支持用户提供背景校正的图像并指定阈值。

利用HDL编码器在FPGA平台上实现了形态梯度运算，用于灰度图像的边缘检测。该设计通过ModelSim和Xilinx ISE进行了仿真与综合验证。算法核心是从膨胀图像中减去腐蚀图像，提取出图像边缘信息，可应用于后续图像处理任务。