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基于深度学习的人体动作识别方法 被引量:9
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作者 沈西挺 于晟 +2 位作者 董瑶 董永峰 张泽伟 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1153-1157,共5页
对基于机器视觉的人体动作识别的成果进行研究,为提高视频数据集中人体动作的识别率,提出一种改进的深度网络模型。采用稠密光流方法处理数据,结合二维卷积神经网络(2DCNN)、三维卷积神经网络(3DCNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)对动作... 对基于机器视觉的人体动作识别的成果进行研究,为提高视频数据集中人体动作的识别率,提出一种改进的深度网络模型。采用稠密光流方法处理数据,结合二维卷积神经网络(2DCNN)、三维卷积神经网络(3DCNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)对动作特征进行提取,利用Softmax分类器识别分类。通过KTH数据集进行实验对比验证,分析结果表明,改进模型相比其它已有模型具有更高的识别率,动作识别效果更优。 展开更多
关键词 人体动作识别 深度学习 kth数据集 卷积神经网络 稠密光流
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基于组合特征和SVM的视频中人体行为识别算法 被引量:10
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作者 陈艳 胡荣 +2 位作者 李升健 万彬 孙书会 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2020年第6期665-669,共5页
针对复杂场景中的人体行为识别困难的问题,提出了一种基于组合特征和SVM的行为识别算法.该算法使用光流特征、HOG特征、重心特征和3D SIFT特征构成的组合特征来描述人体的各种行为;使用一对一的方式训练SVM分类器对提取出的特征进行分类... 针对复杂场景中的人体行为识别困难的问题,提出了一种基于组合特征和SVM的行为识别算法.该算法使用光流特征、HOG特征、重心特征和3D SIFT特征构成的组合特征来描述人体的各种行为;使用一对一的方式训练SVM分类器对提取出的特征进行分类,并以投票的方式得到具体的行为类别.使用包含4个场景的KTH数据集进行仿真.结果表明,所提出的算法能适应各种复杂环境,且相比只采用单一特征的识别算法具有更高的分类精度. 展开更多
关键词 行为识别 光流 方向梯度直方图 重心 3D SIFT特征 支持向量机 kth数据集 行为分类
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