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基于CNN/LSTM和稀疏下采样的人体行为识别
被引量：
10
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作者
陈煜平
邱卫根
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第5期1445-1450,共6页
针对人体行为识别提出一种基于深度学习的方法,使用CNN和LSTM以及MLP来构建的模型。用CNN提取视频的空间信息,LSTM提取视频的时间信息,使用MLP实现最后的分类,为提高训练速度,对视频剪辑进行稀疏下采样预处理。该模型在UCF-101数据集上...
针对人体行为识别提出一种基于深度学习的方法,使用CNN和LSTM以及MLP来构建的模型。用CNN提取视频的空间信息,LSTM提取视频的时间信息,使用MLP实现最后的分类,为提高训练速度,对视频剪辑进行稀疏下采样预处理。该模型在UCF-101数据集上达到了令人满意的效果,在与该领域中的同类算法比较中表现优异。
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关键词
人体行为识别
卷积神经网络
长短期记忆网络
多层感知器
稀疏下采样
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题名
基于CNN/LSTM和稀疏下采样的人体行为识别
被引量：
10
1
作者
陈煜平
邱卫根
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第5期1445-1450,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61572142)
广东省科技计划基金项目(14ZK0180)
文摘
针对人体行为识别提出一种基于深度学习的方法,使用CNN和LSTM以及MLP来构建的模型。用CNN提取视频的空间信息,LSTM提取视频的时间信息,使用MLP实现最后的分类,为提高训练速度,对视频剪辑进行稀疏下采样预处理。该模型在UCF-101数据集上达到了令人满意的效果,在与该领域中的同类算法比较中表现优异。
关键词
人体行为识别
卷积神经网络
长短期记忆网络
多层感知器
稀疏下采样
Keywords
human action recognition
CNN
LSTM
MLP
sparse down-sampling
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN/LSTM和稀疏下采样的人体行为识别
陈煜平
邱卫根
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
10
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