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基于3D运动历史图像和多任务学习的动作识别
被引量:
5
1
作者
王松
党建武
+1 位作者
王阳萍
金静
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期1495-1502,共8页
针对使用深度传感器采集的深度图像序列,在3D运动历史图像的基础上提出一种基于Gabor特征提取和多任务学习的人体动作识别方法。为了解决基于轮廓特征对运动历史图像不能充分表达的问题,引入Gabor滤波器组对3D运动历史图像进行特征提取...
针对使用深度传感器采集的深度图像序列,在3D运动历史图像的基础上提出一种基于Gabor特征提取和多任务学习的人体动作识别方法。为了解决基于轮廓特征对运动历史图像不能充分表达的问题,引入Gabor滤波器组对3D运动历史图像进行特征提取;为了刻画在不同时间维度上人体动作的变化过程,引入时域金字塔对动作视频进行划分;最后,为了挖掘动作识别任务间的相关性,采用多任务学习训练动作分类模型。实验结果表明,该方法可有效提高动作识别的准确率。
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关键词
人工智能
动作识别
3d运动历史图像
GABOR特征
多任务学习
原文传递
题名
基于3D运动历史图像和多任务学习的动作识别
被引量:
5
1
作者
王松
党建武
王阳萍
金静
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期1495-1502,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61562057,61162016)
甘肃省高等学校科研项目(2017D-08)
+1 种基金
甘肃省自然科学基金项目(145RJZA080)
兰州交通大学-天津大学联合创新基金项目(2018060)。
文摘
针对使用深度传感器采集的深度图像序列,在3D运动历史图像的基础上提出一种基于Gabor特征提取和多任务学习的人体动作识别方法。为了解决基于轮廓特征对运动历史图像不能充分表达的问题,引入Gabor滤波器组对3D运动历史图像进行特征提取;为了刻画在不同时间维度上人体动作的变化过程,引入时域金字塔对动作视频进行划分;最后,为了挖掘动作识别任务间的相关性,采用多任务学习训练动作分类模型。实验结果表明,该方法可有效提高动作识别的准确率。
关键词
人工智能
动作识别
3d运动历史图像
GABOR特征
多任务学习
Keywords
artificial intelligence
action recognition
3
d
motion history image
Gabor feature
multi-task learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于3D运动历史图像和多任务学习的动作识别
王松
党建武
王阳萍
金静
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
原文传递
已选择
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