基于DenseNet和深度運(yùn)動圖的行為識別算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>4124 K
標(biāo)簽： 行為識別 深度運(yùn)動圖像 DenseNet
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文檔介紹：結(jié)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(yùn)動圖像的人體行為識別算法。該算法基于DenseNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，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(qiáng)特征互補(bǔ)性；再將空間流、時間流和深度流三種特征信息分別作為網(wǎng)絡(luò)的輸入；最后通過LSTMs進(jìn)行特征融合和行為分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在公開的動作識別庫UTDMHAD數(shù)據(jù)集上，該算法識別準(zhǔn)確率為 92.11%，與該領(lǐng)域中的同類算法相比表現(xiàn)優(yōu)異。
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