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基于改进深度学习模型C-GRBM的人体行为识别
被引量:
7
1
作者
毕晓君
冯雪赟
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期156-162,共7页
为了提高复杂视频中人体行为识别的性能,在Gate限制玻尔兹曼机(gate restricted boltzmann machine,GRBM)模型基础上提出一种结合卷积神经网络的Convolutional-GRBM(C-GRBM)模型。利用视频图像平稳性的特点,通过不同的卷积核提取可见层...
为了提高复杂视频中人体行为识别的性能,在Gate限制玻尔兹曼机(gate restricted boltzmann machine,GRBM)模型基础上提出一种结合卷积神经网络的Convolutional-GRBM(C-GRBM)模型。利用视频图像平稳性的特点,通过不同的卷积核提取可见层不同的特征,提高模型局部特征提取能力,进而得到更好的人体行为识别率;加入池化操作,对卷积层输出的不同位置上的特征进行聚合统计,降低卷积层输出特征量的维度,从而解决原模型参数过多、容易过拟合等缺陷,进而降低人体行为识别复杂度。在人体行为测试库上的测试表明,本文提出的CGRBM模型能够较好地提高人体行为识别性能。
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关键词
深度学习
人体行为识别
gate
限制玻尔兹曼机
卷积神经网络
支持向量机
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题名
基于改进深度学习模型C-GRBM的人体行为识别
被引量:
7
1
作者
毕晓君
冯雪赟
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期156-162,共7页
文摘
为了提高复杂视频中人体行为识别的性能,在Gate限制玻尔兹曼机(gate restricted boltzmann machine,GRBM)模型基础上提出一种结合卷积神经网络的Convolutional-GRBM(C-GRBM)模型。利用视频图像平稳性的特点,通过不同的卷积核提取可见层不同的特征,提高模型局部特征提取能力,进而得到更好的人体行为识别率;加入池化操作,对卷积层输出的不同位置上的特征进行聚合统计,降低卷积层输出特征量的维度,从而解决原模型参数过多、容易过拟合等缺陷,进而降低人体行为识别复杂度。在人体行为测试库上的测试表明,本文提出的CGRBM模型能够较好地提高人体行为识别性能。
关键词
深度学习
人体行为识别
gate
限制玻尔兹曼机
卷积神经网络
支持向量机
Keywords
deep learning
human behavior recognition
gate restricted bohzmann machine (grbm)
convolutional neural network
support vector
machine
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进深度学习模型C-GRBM的人体行为识别
毕晓君
冯雪赟
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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