基于卷积神经网络与长短期记忆神经网络的多特征融合人体行为识别算法
提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆(LSTM)神经网络的深度学习网络结构.采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息输入LSTM单元.分别使用数据光流信息与红绿蓝信息训练网络,将各网络的结果进行加权融合.实验结果表明,所提模型有效地提高了行为识别精度.
机器视觉、深度学习、行为识别、卷积神经网络、长短期记忆神经网络
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TP183(自动化基础理论)
江西省教育厅科技项目;阿坝师范学院校级重点项目
2019-07-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
235-241