人体工学

Workman 键盘布局可说是一个挺不错的选择，是对于程序员来说。它的设计目的是 QWERTY 布局的手腕压力问题，减少打字时的肌腱损伤。你知道，QWERTY 本来是为了打字机设计的，远不是为了让这些程序员长时间打字而考虑的。不过，Workman 在设计上更加人性化，按键分布挺合理，打字起来感觉舒服多了，适合长时间编程的你。 这套布局有 Windows、Mac 和 Linux（包括 Ubuntu 和 Arch）等系统的实现，你可以轻松安装上去使用。至于俄语支持，如果你需要的话，它也了俄语的版本。如果你现在用的是 Ubuntu，挺幸运的，最新版的 Ubuntu 已经直接集成了这个布局，可以直接使

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。

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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。

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。

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。

SimplePointPose 是一个用于人体姿态估计和跟踪的简洁高效的基准代码库，基于 PyTorch 实现，并在 COCO 关键点数据集上取得了出色成果。 主要特点： 提供一个简单有效的基线方法，有助于激发和评估该领域的新想法。 在具有挑战性的基准测试中取得优异结果，例如，在 COCO 关键点数据集上，最佳模型达到 74.3 mAP。 提供所有模型供研究使用。 MPII 验证集结果： | 指标 | 头部 | 肩膀 | 手肘 | 手腕 | 臀部 | 膝盖 | 脚踝 | 平均 || :----------------------: | :--: | :

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。

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