基于三维卷积神经网络的动作识别算法

• 作者: 赵建洗 景海彬 程磊 沈阳理工大学信息科学与工程学院
• 来源期刊: 科技与创新
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 三维卷积 人体姿态估计 动作识别
• 年，卷（期）: 2024,（17）
• 所属期刊栏目: 前沿·视点
• 页码范围: 12-16,20
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2023.17.002

摘要

随着AI技术的高速发展，人工智能在不同领域都得到了广泛的应用。为了解决真实世界中各种各样的行为动作的分类问题，通过视频序列进行动作识别。通过研究相关资料，提出了基于三维卷积神经网络的动作识别方法。将二维卷积改为三维卷积，结合人体姿态估计的连续动作序列信息作为输入，随后放入改进后的三维卷积神经网络进行训练，之后利用训练完成的网络模型预测设定好的人物动作，以此来达到动作识别的目的。通过对比数据、评估模型，三维卷积神经网络能够较好地达到动作识别的目的。