基于CNN和LSTM混合模型的人体跌倒行为研究

厍向阳; 苏学威

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cqvip:目前深度学习模型不能较好地把监控视频中跌倒行为的空间和时序特征有效结合起来。为此,提出基于CNN(convolutional neural network)和LSTM(long-short term memory)混合模型的人体跌倒行为识别方法。该模型采用两层结构,将视频以每5帧为一组输入到网络中,CNN提取视频序列的空间特征,LSTM提取视频时间维度上的特征,最后使用softmax分类器进行识别。实验表明,该方法可以有效提高跌倒识别的准确率。

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来源
《计算机应用研究》 |2019年第12期|3857-38593868|共4页
作者
厍向阳; 苏学威;
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作者单位

西安科技大学计算机科学与技术学院西安710054;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
跌倒行为识别; 卷积神经网络; 长短期记忆网络; 时间维度;

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