基于GoogLeNet的静态图像中人体行为分类研究

• 作者: 万洪林 白成杰 白阳
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 人体行为分类 GoogLeNet 静态图像
• 年，卷（期）: 2017,（6X）
• 页码范围: 186-188
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41

摘要

在对GoogLeNet模型分析的基础上,通过Caffe平台上使用开源GoogLeNet模型,对Stanford40静态图像集中人体行为进行分类研究,得到top-5准确率为50.23%,这些工作对深入理解GoogLeNet模型和静态图像中人体行为分类的研究有所帮助。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万洪林	山东师范大学物理与电子科学学院	19	66	5.0	7.0
2	白成杰	山东师范大学物理与电子科学学院	31	179	8.0	12.0
3	白阳	山东师范大学物理与电子科学学院	2	8	1.0	2.0