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基于深度学习的人体行为识别研究综述

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近年来,人体行为识别和深度学习是智能视频分析领域的热点及研究趋势,在视频检索、智能监控以及人机交互等方面具有广泛的应用前景及研究意义.传统的方法目前已难以适应复杂场景下的人体行为识别,且不再满足需求,利用深度学习的方法进行人体行为识别是当前的主流算法,但仍存在困难与挑战.根据人体行为识别的发展历程,首先介绍了早期传统的识别方法,然后重点对深度学习框架下的识别方法进行了分类介绍,其中包括当前常见的卷积神经网络、双流网络、混合网络等.此外还对目前公开的常用行为识别数据集进行了分析,并比对了一些深度学习方法在典型数据集上的性能.最后,对人体行为识别的发展方向进行了探讨.

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来源
《中国计算机用户协会网络应用分会2020年第二十四届网络新技术与应用年会》|2020年|151-157|共7页
会议地点北京
作者
YUAN Jia-zheng; 袁家政; LIU Hong-zhe; 刘宏哲; XU Cheng; 徐成; LI Yang-zhi; 李扬志; MI Jia-hui; 米家辉;
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作者单位

中国计算机用户协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
人体行为识别; 深度学习; 神经网络; 行为数据集;

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