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基于深度神经网络的人体动作识别研究 被引量:4

Human action recognition research based on the depth of the neural network
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摘要 本文介绍了一种三维建模人体模型的方法,通过分层次地识别人体各部位的行为,从底层行为组合成为高层的动作和活动,应用隐马尔科夫模型完成人体行为的学习工作。同时,应用该模型,同样可以完成人体行为及活动的检索功能,通过输入一些自然语言,完成相关视频信息的获取。 This paper introduces a 3-dimensional method of human body modeling,which uses the hidden Markov model to explore the learning and working of human body behavior by identifying the behavior of various parts of human body from bottom behavior to top action,as well as body's activity. Based on the above,by inputting the natural language,the corresponding video information could be obtained.
作者 战青卓 王大东 ZHAN Qingzhuo;WANG Dadong(Computer School, Jilin Normal University, Siping Jilin 136000, China)
出处 《智能计算机与应用》 2018年第2期151-154,共4页 Intelligent Computer and Applications
关键词 人体模型 迁移学习 隐马尔科夫模型 model of human body transfer learning HMM
作者简介 战青卓(1992-),女,硕士研究生,主要研究方向:智能计算;;王大东(1971-),男,博士,副教授,硕士生导师,主要研究方向:智能计算。
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献6

  • 1高文.利用线画图象二维串的图象理解方法[J].计算机学报,1996,19(2):110-119. 被引量:1
  • 2边肇祺.模式识别[M].北京:清华大学出版社,1998..
  • 3周昊煜.脸部图像识别系统的研究与实现:硕士学位论文[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学,1996.37-40.
  • 4赵力庄.面部表情的分析与识别:硕士学位论文[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学,1997,7.14-23.
  • 5高文,第二届智能接口与智能应用学术会议论文集,1995年
  • 6Huang C L,Pattern Recognit,1992年,25卷,1435页

共引文献55

同被引文献24

引证文献4

二级引证文献25

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