基于DenseNet和深度運動圖的行為識別算法
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>4124 K
標簽： 行為識別 深度運動圖像 DenseNet
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文檔介紹：結合深度信息以及RGB視頻序列中豐富的紋理信息,，提出了一種基于DenseNet和深度運動圖像的人體行為識別算法,。該算法基于DenseNet網絡結構,，首先獲取彩色紋理信息和光流信息，然后從同步的深度視頻序列獲取深度信息,，以增強特征互補性,；再將空間流、時間流和深度流三種特征信息分別作為網絡的輸入,；最后通過LSTMs進行特征融合和行為分類,。實驗結果表明，在公開的動作識別庫UTDMHAD數據集上,，該算法識別準確率為 92.11%,，與該領域中的同類算法相比表現(xiàn)優(yōu)異。
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