基于时空采样的卷积长短时记忆网络模型及其应用研究

• 作者: 闭世兰
• 来源期刊: 机电信息
• 关键词: 动作识别 时空相关 卷积长短时记忆网络模型 时间采样
• 年，卷（期）: 2018,（18）
• 所属期刊栏目: 装备应用与研究
• 页码范围: 61-63,65
• 页数: 4页
• 字数: 3739字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0797.2018.18.029

摘要

鉴于人体动作识别在现实社会中的重大意义,为了进一步提高动作识别的能力,在研究长短时记忆神经网络及卷积神经网络的基础上,建立时空相关的卷积长短时记忆网络模型,该模型不仅具有LSTM的时序建模能力,还具有CNN刻画局部特征空间的能力,同时具备时空特性.运用该模型在KTH数据库上进行实验,并提出三种时间采样方式,最后与他人的方法进行比较,发现该模型在KTH动作识别上取得了较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闭世兰	中南民族大学生物医学工程学院	1	0	0.0	0.0