基于动作主视图和LSTM网络模型的人体行为识别

盛敏; 李兰

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基于动作主视图和LSTM网络模型的人体行为识别

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人体行为识别是计算机视觉领域的研究热点。针对传统行为识别算法具有计算复杂度较高的问题,提出一种基于动作主视图的长短时记忆模型人体动作识别方法。将三维空间中的动作正投影到二维的平面中,降低动作空间的维度和计算复杂度,利用长短时记忆神经网络处理时序数据的能力,对人体动作进行识别。选用MSRAction 3D公开数据集验证文中算法,采用十次十折交叉验证法,该方法平均识别率达93.06%。实验结果表明,本方法在降低算法复杂度的同时,识别效果较现有的其他算法好。

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来源
《安庆师范学院学报（自然科学版）》|2020年第1期|73-76|共4页
作者
盛敏; 李兰;
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作者单位

安庆师范大学数学与计算科学学院安徽安庆246133;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
行为识别; 主视图; 长短时记忆; 十折交叉验证;

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