作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
人体行为识别和深度学习是当今智能视频分析领域的研究热点,在这几年受到了学术界和工程界的高度关注,在公共安全、人机交互、运动分析和视频监控等方面有着广阔的应用前景和研究价值.本文概述了人体行为识别的流程,识别过程各阶段的方法,最后对常用的人体行为识别数据集进行了介绍.
推荐文章
基于深度学习的人体动作识别方法
深度信息
人体动作识别
深度学习
空间结构动态深度图
深度卷积神经网络
基于视觉的人体行为识别算法研究综述
人体行为识别
数据集
动作分割
深度学习
双流网络
基于深度学习的人体行为识别研究①
人体行为识别
卷积神经网络(CNN)
运动前景检测
连续帧组合
面向人体行为识别的深度特征学习方法比较
深度学习
行为识别
序列数据分类
深度卷积神经网络
长短期时间记忆网络
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于深度学习的人体行为识别研究
来源期刊 农家科技:中旬刊 学科 工学
关键词 行为识别 深度学习 视频数据集
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 162-162
页数 1页 分类号 TP278
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李宗妮 2 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
行为识别
深度学习
视频数据集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农家科技:中旬刊
月刊
1003-6989
50-1068/S
重庆市南岸区南滨路162号1幢19楼
78-97
出版文献量(篇)
7941
总下载数(次)
39
总被引数(次)
0
论文1v1指导