一种基于卷积神经网络深度学习的人体行为识别方法

王忠民; 曹洪江; 范琳

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一种基于卷积神经网络深度学习的人体行为识别方法

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为提高基于智能终端的人体行为识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络深度学习人体行为识别方法。该方法将原始数据进行简单处理,直接作为输入数据输入到卷积神经网络中,由卷积神经网络进行局部特征分析,得到特征输出项,直接输入到Softmax分类器中,可识别走路、跑步、上下楼梯、站立等5种动作。对比实验结果表明,其对不同的实验者的识别率达到84.8%,证明了该方法的有效性。

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来源
《计算机科学》 |2016年第s2期|56-58|共4页
作者
王忠民; 曹洪江; 范琳;
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作者单位

西安邮电大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
行为识别; 深度学习; 卷积神经网络;

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