人体动作识别中的深度学习模型选择

• 作者: 罗晓牧 谭火媛
• 来源期刊: 电子世界
• 关键词: 深度学习 动作识别 卷积神经网络(CNN) 递归神经网络(RNN)
• 年，卷（期）: 2016,（15）
• 所属期刊栏目: 【探索与观察】
• 页码范围: 47-47,49
• 页数: 2页
• 字数: 2505字
• 语种: 中文

摘要

目前深度学习已成为机器学习领域最热门的研究方向，在众多应用领域取得良好的效果，这使得不少深度学习爱好者跃跃欲试。然而，虽然关于深度学习的研究论文日益增多，但是仍然缺乏如何针对不同的应用场景选择合适的深度学习模型的指导。本文探讨了根据可穿戴式传感器在人体动作识别中的信号特点，为如何根据不同的动作识别任务选择合适的深度学习模型提供参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗晓牧	广州中医药大学医学信息工程学院	21	65	3.0	8.0
2	谭火媛	广州中医药大学医学信息工程学院	6	9	2.0	3.0