使用mask-rcnn进行人体实例分割和关键点检测的官方模型mask_rcnn_coco.h5，为了提高下载速度，因此在csdn上进行了上传，有需要的可以进行下载

针对目前三维点云关键点检测方法检测的关键点的可描述性和再现性不强，且检测的关键点数量较少的问题，提出了一种新颖的关键点检测算法。首先为提高算法的效率，利用均匀采样方法减少三维点云中点的数量，降低三维点云的复杂度。然后利用具有良好描述性的方向直方图签名(SHOT)描述子对均匀采样的点进行多尺度描述，分析每个点多尺度SHOT描述子的独特性，选取SHOT描述子离散程度较大的点作为关键点。本文方法利用描述性较强的SHOT描述子对关键点的邻域进行描述，增强了关键点的可描述性。实验结果表明，本文方法的均匀采样时间效率高，满足关键点检测的时间要求，且本文检测关键点的方法比Harris3D、尺度不变特征变换（SIFT）、内部形状签名（ISS）关键点检测算法具有更好的再现性。因此，本文方法可以有效、快速地在三维点云模型和场景中检测出高质量的关键点。

25 数字化转型数据治理在国有企业数字化转型中的核心地位、企业推出卓越产品的关键点在哪？.docx

./image - 测试图像 ./model - 已训练好的模型权重 ./notebooks - 原理笔记 ./src - 算法源码 ./demo.py - 测试图像demo ./demo_camera.py - 测试摄像头程序 ./demo_video.py - 测试视频程序 openpose用于人体关键点(即骨架)提取识别十分有效，可在此基础上用于其他的场景检测或者功能开发

基于卷积神经网络级联人脸关键点检测算法.docx

本程序根据Post提交返回值获取人物坐标 目前只支持程序内图片框识别，可自行编译功能！ 由于工作原因，只发布一个版本后面你们自己研究吧。 access_token的获取我主页另一篇AI文字识别里有叙述，zc完账号找不到的话有一个搜索框 输入 人体分析在里面undefined

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基于传统的手部轮廓特征提取不能应对飞行模拟环境下的脸部肤色、遮挡、光照影响, 以及传统的傅里叶描述子特征容易受到背景、手的姿态变化, 且对手势描述能力有限等问题, 对传统的手部分割和特征提取方法改进. 本文首先对采集的数据集进行肤色处理, 然后结合调用的手部关键点模型检测出手部22个特征点, 采用八向种子填充算法进行图像分割. 接着对手部轮廓和关键点连接骨架进行傅里叶描述子算法特征提取, 最后通过支持向量机算法对提取的手势特征数据集进行训练、识别. 实验结果表明, 本文方法具有较好的手部分割, 特征提取不易受到背景、手的姿态变化的影响, 能够很好地应对在飞行模拟环境下的复杂背景下的干扰, 识别准确率能够达到98%. 本文研究在传统的手势识别算法中有一定的提高作用, 在手部交互技术领域有很重要的应用价值.