人体活动识别

本仓库包含与论文“利用主动学习和条件互信息以最大程度减少人类活动识别中的数据注释”相关的MATLAB代码，特别适用于数据集的交叉验证分区。采用了基于池的信息丰富和多样化的采样方法，使得处理大型数据集（如ExtraSensory）更加高效。

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。

使用Matlab对数组和字符串进行处理，用于静态背景条件下的人体动作识别研究。

名词术语一、基本名词

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。

针对Oracle数据库的活动SQL工具

一款简洁的晚会抽奖程序,随机产生中奖号码,适用于公司年会等场合。

该软件利用语音信号分析技术，准确确定语音出现的时间和位置。

在本项目中，我们通过Matlab实现了人体行为姿态检测与识别，其中包含视频分析、行为测试、预警机制以及打架斗殴的识别。整个系统采用GUI界面，使得用户可以方便地进行实时行为监测与数据分析。 视频分析：通过Matlab对视频中的人物进行姿态识别，提取关键骨骼点，准确分析人体动作。 行为测试与预警：系统能够自动识别特定行为并在发生异常时发出预警通知，尤其是对于打架斗殴行为，能够有效预测并提醒监控人员。 GUI界面：系统提供友好的图形界面，用户可以直接上传视频，选择测试行为并查看分析结果。 该系统的开发不仅提供了行为分析的高效工具，还能在紧急情况下提供及时的预警，提升安全监控效率。

用于人类活动识别的智能手机数据信号处理和机器学习工作流程，利用MATLAB开发，应用于法国网络研讨会。