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基于双向循环神经网络的跌倒行为识别
被引量：
2
1
作者
佃松宜
程鹏
+1 位作者
王凯
雒瑞森
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第7期2019-2024,共6页
针对基于三维人体特征点识别跌倒行为需要专用相机设备的问题,提出一种基于二维人体特征点的跌倒行为识别方法。不需专用的相机设备支持,使用开源的计算机视觉库从RGB视频帧提取二维特征点,双向循环神经网络对特征序列进行识别,使用门...
针对基于三维人体特征点识别跌倒行为需要专用相机设备的问题,提出一种基于二维人体特征点的跌倒行为识别方法。不需专用的相机设备支持,使用开源的计算机视觉库从RGB视频帧提取二维特征点,双向循环神经网络对特征序列进行识别,使用门控循环单元作为循环神经网络的循环单元,变分丢弃法作为网络的正则化项。实验结果表明,与新的跌倒专用数据集CMDFALL的基准算法相比,该方法在节省成本的同时提高了精度。
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关键词
跌倒行为识别
二维人体特征点
双向循环神经网络
门控循环单元
变分丢弃法
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职称材料
题名
基于双向循环神经网络的跌倒行为识别
被引量：
2
1
作者
佃松宜
程鹏
王凯
雒瑞森
机构
四川大学电气工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第7期2019-2024,共6页
文摘
针对基于三维人体特征点识别跌倒行为需要专用相机设备的问题,提出一种基于二维人体特征点的跌倒行为识别方法。不需专用的相机设备支持,使用开源的计算机视觉库从RGB视频帧提取二维特征点,双向循环神经网络对特征序列进行识别,使用门控循环单元作为循环神经网络的循环单元,变分丢弃法作为网络的正则化项。实验结果表明,与新的跌倒专用数据集CMDFALL的基准算法相比,该方法在节省成本的同时提高了精度。
关键词
跌倒行为识别
二维人体特征点
双向循环神经网络
门控循环单元
变分丢弃法
Keywords
fall behavior recognition
two-dimensional characteristic points of human body
bidirectional recurrent neural networks
gated recurrent unit
variational dropout
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于双向循环神经网络的跌倒行为识别
佃松宜
程鹏
王凯
雒瑞森
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
2
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