基于关键帧的人体动作识别

基于关键帧的人体动作识别的论文复现，包括PPT，代码、论文等全套内容，仅是为了方便自己和他人共同学习。论文相对来说比较简单

// MyFirstCode.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include “stdafx.h“

#include 
#include 
#include 
#include 
#include   
#include 
#include 
#include 
#include 


using namespace std;

class JointPoint
{
public:
	double jointPoint_X;
	double jointPoint_Y;
	double jointPoint_Z;

	JointPoint（）{}
	~JointPoint（）{}
};

//K均值聚类操作
void CreateRandomArray（int dataNum int clusterNum int* center）;//创建随机初始聚类中心
void CopyCenter（int dimNum int clusterNum double** cluCenterDataCopy double** cluCenterData）;//复制聚类中心
void AddToCluster（int index double* inputData int dimNum int* Top double*** clusterResult）;//加入一个数据到一个Cluster[index]集合
void UpdateCluster（int clusterNum int frameNum double** frameData double** Center int *Top int dim double*** clusterResult）;
void UpdateCenter（int clusterNum int dim double** Center int *Top double*** clusterResult）;//重新计算质心集合，对每一簇集合中的元素加总求平均即可
bool IsEqual（double** center1 double** center2 int clusterNum int dim）;//判断两个聚类中心是否相等，用来判断是否结束
void Print（int clusterNum int dim double** Center int *Top double*** clusterResult）;//打印聚合结果
//获得骨架关节角度
double AljointAngle（JointPoint point1 JointPoint point2 JointPoint point3）;//计算关节角度

//获取文件名
string getFileName（int actI int peoJ）;
string getVideoFileName（int act int peo）;
//读取文件中的数据
bool getFileData（string fileName int& frameNum int& skeJointNum double ** &frameData）;

//获取关键帧
void getMainframe（int* & mainframe int frameNum int skeJointNum int clusterNum double** cluCenterData double** frameData）;
void printMainframe（int* mainframe int clusterNum int frameNum int act int peo）;//打印关键帧

int _tmain（int argc _TCHAR* argv[]）
{
	/*输出文件流*/
	ofstream outAngleFile;
	ofstream outPositionFile;
	//打开要输出的文件
	outAngleFile.open（“getAngleFeature20.csv“ ios::out | ios::trunc）;
	outPositionFile.open（“getPositionFeature20.csv“ ios::out | ios::trunc）;
	if （!outAngleFile）return 1;
	if （!outPositionFile）return 1;
	int fileNum = 0;
	int frameNumTemp = 0;
	/*****************************读取所有文件**************************/
	for （int actI = 1; actI <= 16; actI++）
	{
		for （int peoJ = 1; peoJ <= 10; peoJ++）
		{
			//cout << “文件：“ << aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa<				/********************************************读取数据************************************************/
				int frameNum;
				int skeJointNum;
				string fileName;

				fileName = getFileName（actI peoJ）;
				//cout << fileName << endl;

				double **frameData;
				if （!getFileData（fileNameframeNumskeJointNumframeData））{
					return 1;
				}
				int dim = skeJointNum * 3;				
				/**********************************************K均值聚类*******************************************/
				/*K均值聚类可以先选择 k进行聚类，验证结果是否正确
				*/
				//声明变量
				int clusterNum = frameNum/10;

				double** cluCenterData; //聚类中心
				cluCenterData = new double*[clusterNum];
				for （int i = 0; i < clu

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     文件         165  2018-04-02 21:43  基于关键帧的人体动作识别-论文实现\MyFirstCode\MyFirstCode\MyFirstCode.vcxproj.user
     文件        1538  2018-02-05 16:37  基于关键帧的人体动作识别-论文实现\MyFirstCode\MyFirstCode\ReadMe.txt
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     文件        1326  2018-04-10 21:13  基于关键帧的人体动作识别-论文实现\MyFirstCode\MyFirstCode\Release\MyFirstCode.log
     文件     1570247  2018-04-10 21:11  基于关键帧的人体动作识别-论文实现\MyFirstCode\MyFirstCode\Release\MyFirstCode.obj
............此处省略46个文件信息