基于改进双流网络的周期性挥手识别

随着科技进步,智能家居已成为潮流所驱。针对智能家居的控制问题,文中提出一种基于改进双流卷积网络的周期性挥手识别算法。首先通过背景消除建模方法将运动前景提取出来,然后对视频帧提取时间流网络信息和空间流网络信息,并输入到改进的双流卷积网络中,使用卷积融合方式将二者融合,最后判断是否为周期性挥手动作。通过加入周期性特征训练,改进双流卷积网络模型,在文中使用的数据集上识别准确率总体达到93.2%,精确率达到93.0%,相较于单纯使用双流卷积网络,其识别准确率提高了4.2%,并且对非周期性挥手运动也进行了识别。实验数据表明,文中所述周期性挥手识别算法,识别准确率和精确率较高,适用于家居环境的挥手识别。