10.3969/j.issn.1000-3428.2017.11.038
基于训练图CNN特征的视频人体动作识别算法
为将卷积神经网络(CNN)应用到视频理解中,提出一种基于训练图CNN特征的识别算法.利用图像RGB数据识别视频人体动作,使用现有的CNN模型从图像中提取特征,并采用长短记忆单元的递归神经网络进行训练分类,研究CNN模型和隐层的选择、优化、特征矢量化和降维.实验结果表明,与使用图像RGB数据注意力模型的算法和组合长短期记忆模型算法相比,该算法具有更高的准确率.
人体动作识别、深度学习、卷积神经网络、递归神经网络、记忆单元
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61272439,61272249
2017-12-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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