期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
人类动作识别的特征提取方法综述 被引量:6
1
作者 彭月 甘臣权 张祖凡 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第8期1-14,68,共15页
人类动作识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向,特征提取作为人类动作识别任务的最关键步骤一直备受关注。面向视频中的人类动作识别任务所涉及的特征提取方法,从全局特征提取和局部特征提取这两个方面概括了传统的手工特征提取方... 人类动作识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向,特征提取作为人类动作识别任务的最关键步骤一直备受关注。面向视频中的人类动作识别任务所涉及的特征提取方法,从全局特征提取和局部特征提取这两个方面概括了传统的手工特征提取方法,并详细介绍了基于深度学习的特征提取方法中常用的特征学习模型,主要分为双流卷积网络、多流卷积网络、三维卷积网络与长短时期记忆网络四个方面。总结了动作识别领域中所面临的机遇和挑战并展望了未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 计算机视觉 人类动作识别 特征提取 卷积神经网络 深度学习
在线阅读 下载PDF
基于深度图的人体动作分类自适应算法 被引量:2
2
作者 蒋韦晔 刘成明 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2021年第1期16-21,共6页
由于深度相机成本的降低,越来越多的研究人员使用RGB-D(red,green,blue and depth)视频进行人类动作识别(human activity recognition,HAR)。使用深度运动图的局部二值模式进行特征提取,利用自适应差分进化极限学习机(self-adaptive dif... 由于深度相机成本的降低,越来越多的研究人员使用RGB-D(red,green,blue and depth)视频进行人类动作识别(human activity recognition,HAR)。使用深度运动图的局部二值模式进行特征提取,利用自适应差分进化极限学习机(self-adaptive differential evolution extreme learning machine,SaDE-ELM)用于动作分类,其中隐藏节点的学习参数通过自适应差分进化的方法进行修改。为了验证所提出方法的有效性,用3个公共数据集(MSR Action3D,MSRDaily Activity3D,MSRGesture3D)进行了实验。仿真结果表明,该方法优于基于内核的极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的方法。 展开更多
关键词 人类动作识别 深度运动图 差分进化 自适应差分进化极限学习机
在线阅读 下载PDF
Human action recognition based on chaotic invariants 被引量:1
3
作者 夏利民 黄金霞 谭论正 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第11期3171-3179,共9页
A new human action recognition approach was presented based on chaotic invariants and relevance vector machines(RVM).The trajectories of reference joints estimated by skeleton graph matching were adopted for represent... A new human action recognition approach was presented based on chaotic invariants and relevance vector machines(RVM).The trajectories of reference joints estimated by skeleton graph matching were adopted for representing the nonlinear dynamical system of human action.The C-C method was used for estimating delay time and embedding dimension of a phase space which was reconstructed by each trajectory.Then,some chaotic invariants representing action can be captured in the reconstructed phase space.Finally,RVM was used to recognize action.Experiments were performed on the KTH,Weizmann and Ballet human action datasets to test and evaluate the proposed method.The experiment results show that the average recognition accuracy is over91.2%,which validates its effectiveness. 展开更多
关键词 chaotic system action recognition chaotic invariants dynamic time wrapping (DTW) relevance vector machines(RVM)
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部