基于三维卷积神经网络的动作识别算法

随着AI技术的高速发展,人工智能在不同领域都得到了广泛的应用。为了解决真实世界中各种各样的行为动作的分类问题,通过视频序列进行动作识别。通过研究相关资料,提出了基于三维卷积神经网络的动作识别方法。将二维卷积改为三维卷积,结合人体姿态估计的连续动作序列信息作为输入,随后放入改进后的三维卷积神经网络进行训练,之后利用训练完成的网络模型预测设定好的人物动作,以此来达到动作识别的目的。通过对比数据、评估模型,三维卷积神经网络能够较好地达到动作识别的目的。