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基于3D CNN的人体动作识别研究
基于3D CNN的人体动作识别研究
作者:
朱云鹏
黄嘉兴
黄希
原文服务方:
现代电子技术
人体动作识别
三维卷积神经网络
特征提取
模型训练
深度学习
实验对比
摘要:
在现实的生活视频中,检测人体动作以及分类时,常常会出现视频背景复杂、模糊,以及因人多导致多种动作行为同时出现的问题,而致使检测和判别某种行为结果出现偏差.因此文中针对2D CNN对单个帧进行提取特征却没有包含实际视频中连续多帧之间编码的运动信息,提出一种基于三维卷积神经网络识别方法,旨在更好地捕获视频连续帧中隐藏的时间和空间信息.实验结果表明,与现有的几类方法相比,所提方法识别率得到较为明显的提升,验证了该方法的有效性和鲁棒性.
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文献信息
篇名
基于3D CNN的人体动作识别研究
来源期刊
现代电子技术
学科
关键词
人体动作识别
三维卷积神经网络
特征提取
模型训练
深度学习
实验对比
年,卷(期)
2020,(18)
所属期刊栏目
前沿交叉科学
研究方向
页码范围
150-152,156
页数
4页
分类号
TN911.23-34|TP301
字数
语种
中文
DOI
10.16652/j.issn.1004-373x.2020.18.039
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
黄希
南通大学机械工程学院
32
141
6.0
11.0
2
朱云鹏
南通大学机械工程学院
1
0
0.0
0.0
3
黄嘉兴
南通大学机械工程学院
1
0
0.0
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传播情况
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版权信息
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2020(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
人体动作识别
三维卷积神经网络
特征提取
模型训练
深度学习
实验对比
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
现代电子技术
主办单位:
陕西电子杂志社
出版周期:
半月刊
ISSN:
1004-373X
CN:
61-1224/TN
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1977-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
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