基于DenseNet和深度運動圖的行為識別算法 | |
所屬分類:技術論文 | |
上傳者:zhoubin333 | |
文檔大小:4124 K | |
標簽: 行為識別 深度運動圖像 DenseNet | |
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文檔介紹:結合深度信息以及RGB視頻序列中豐富的紋理信息,提出了一種基于DenseNet和深度運動圖像的人體行為識別算法。該算法基于DenseNet網絡結構,首先獲取彩色紋理信息和光流信息,然后從同步的深度視頻序列獲取深度信息,以增強特征互補性;再將空間流、時間流和深度流三種特征信息分別作為網絡的輸入;最后通過LSTMs進行特征融合和行為分類。實驗結果表明,在公開的動作識別庫UTDMHAD數據集上,該算法識別準確率為 92.11%,與該領域中的同類算法相比表現優異。 | |
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