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基于训练图CNN特征的视频人体动作识别算法
被引量：
21
1
作者
曹
晋
其
蒋兴浩
孙锬锋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期234-238,共5页
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...
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。
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关键词
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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职称材料
题名
基于训练图CNN特征的视频人体动作识别算法
被引量：
21
1
作者
曹
晋
其
蒋兴浩
孙锬锋
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
信息内容分析技术国家工程实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期234-238,共5页
基金
国家自然科学基金(61272439
61272249)
文摘
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。
关键词
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
Keywords
human action recognition
deep learning
Convolutional Neural Network（CNN）
recurrent neural network
memory unit
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于训练图CNN特征的视频人体动作识别算法
曹
晋
其
蒋兴浩
孙锬锋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
21
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