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ZIP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
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