基于姿势的行为识别matlab程序

% % Copyright （C） 2014 LEAR Inria Grenoble France
% 
% Permission is hereby granted free of charge to any person obtaining
% a copy of this software and associated documentation files （the
% “Software“） to deal in the Software without restriction including
% without limitation the rights to use copy modify merge publish
% distribute sublicense and/or sell copies of the Software and to
% permit persons to whom the Software is furnished to do so subject to
% the following conditions:
% 
% The above copyright notice and this permission notice shall be
% included in all copies or substantial portions of the Software.
% 
% THE SOFTWARE IS PROVIDED “AS IS“ WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND
% EXPRESS OR IMPLIED INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF
% MERCHANTABILITY FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND
% NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE
% LIABLE FOR ANY CLAIM DAMAGES OR OTHER LIABILITY WHETHER IN AN ACTION
% OF CONTRACT TORT OR OTHERWISE ARISING FROM OUT OF OR IN CONNECTION
% WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

%%
% If you use this code please cite: 
% @INPROCEEDINGS{cherian14 
% author={Cherian A. and Mairal J. and Alahari K. and Schmid C.} 
% booktitle={IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition} 
% title={Mixing Body-Part Sequences for Human Pose Estimation} 
% year={2014}
% }
% 
% demo code main file to run.
% for bugs contact anoop.cherian@inria.fr
%
warning ‘off‘;
startup（）; % set some paths

% configure. See the function for details. You need to set the cache and
% the sequence paths in the config.
config = set_algo_parameters（）;     

% load the bodypart model learned using Yang and Ramanan framework.
load ./data/FLIC_model.mat;% the 13part FLIC human pose model.

% get the dataset and gt annotations
piw_data = get_piw_data（‘piw‘ config.data_path）;

% process each sequence here we show only for seq15 available in the
% dataset folder. 
detected_pose_type = struct（‘seq‘ {} ‘filename‘ {} ‘frame‘ {} ‘bestpose‘{}）;
detected_pose_seqs = repmat（detected_pose_type [111]）;
seqs = dir（config.data_path）; seqs = seqs（3:end）;
all_detections = []; gt_all = []; mov = 1;

% for every sequence in the selected_seqs folder （with the dataset）
for s=1:length（seqs）
    fprintf（‘working on sequence %s\n‘ seqs（s）.name）;

    % read the frames and store the respective groundtruth annotations.
    seq_dir = [config.data_path seqs（s）.name ‘/‘];    
    frames = dir（[seq_dir ‘/*.png‘]）;    
    gt = get_groundtruth_for_seq（frames piw_data）;% extract gt annotations for the frames in seq
    gt_all = [gt_all gt]; % used for full evaluation.

    % now we are ready to compute the part sequences and recombination!               
    try        
        load（[config.data_store_path ‘detected_poses_‘ seqs（s）.name] ‘detected_poses‘）; 
    catch
        detected_poses = EstimatePosesInVideo（seq_dir model 1 config）;   
        save（[config.data