10.16208/j.issn1000-7024.2020.07.034
基于双向循环神经网络的跌倒行为识别
针对基于三维人体特征点识别跌倒行为需要专用相机设备的问题,提出一种基于二维人体特征点的跌倒行为识别方法.不需专用的相机设备支持,使用开源的计算机视觉库从RGB视频帧提取二维特征点,双向循环神经网络对特征序列进行识别,使用门控循环单元作为循环神经网络的循环单元,变分丢弃法作为网络的正则化项.实验结果表明,与新的跌倒专用数据集CMDFALL的基准算法相比,该方法在节省成本的同时提高了精度.
跌倒行为识别、二维人体特征点、双向循环神经网络、门控循环单元、变分丢弃法
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2020-07-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
2019-2024