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基于深度学习的关节点行为识别综述
被引量:
22
1
作者
刘云
薛盼盼
+1 位作者
李辉
王传旭
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期1789-1802,共14页
关节点行为识别由于其不易受外观影响、能更好地避免噪声影响等优点备受国内外学者的关注,但是目前该领域的系统归纳综述较少。该文综述了基于深度学习的关节点行为识别方法,按照网络主体的不同将其划分为卷积神经网络(CNN)、循环神经网...
关节点行为识别由于其不易受外观影响、能更好地避免噪声影响等优点备受国内外学者的关注,但是目前该领域的系统归纳综述较少。该文综述了基于深度学习的关节点行为识别方法,按照网络主体的不同将其划分为卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、图卷积网络和混合网络。卷积神经网络、循环神经网络、图卷积网络分别擅长处理的关节点数据表示方式是伪图像、向量序列、拓扑图。归纳总结了目前国内外常用的关节点行为识别数据集,探讨了关节点行为识别所面临的挑战以及未来研究方向,高精度前提下快速行为识别和实用化仍然需要继续推进。
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关键词
深度学习
关节点行为识别
卷积神经网络
循环神经网络
图卷积
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职称材料
题名
基于深度学习的关节点行为识别综述
被引量:
22
1
作者
刘云
薛盼盼
李辉
王传旭
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期1789-1802,共14页
基金
国家自然科学基金(61702295,61472196)。
文摘
关节点行为识别由于其不易受外观影响、能更好地避免噪声影响等优点备受国内外学者的关注,但是目前该领域的系统归纳综述较少。该文综述了基于深度学习的关节点行为识别方法,按照网络主体的不同将其划分为卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、图卷积网络和混合网络。卷积神经网络、循环神经网络、图卷积网络分别擅长处理的关节点数据表示方式是伪图像、向量序列、拓扑图。归纳总结了目前国内外常用的关节点行为识别数据集,探讨了关节点行为识别所面临的挑战以及未来研究方向,高精度前提下快速行为识别和实用化仍然需要继续推进。
关键词
深度学习
关节点行为识别
卷积神经网络
循环神经网络
图卷积
Keywords
Deep learning
Action recognition using joints
Convolution Neural Network(CNN)
Recurrent Neural Network(RNN)
Graph convolution
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的关节点行为识别综述
刘云
薛盼盼
李辉
王传旭
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
22
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