一种基于卷积神经网络深度学习的人体行为识别方法

发布时间：2018-02-15 03:37

  本文关键词： 行为识别 深度学习 卷积神经网络　出处：《计算机科学》2016年S2期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为提高基于智能终端的人体行为识别的准确率,提出一种基于卷积神经网络深度学习人体行为识别方法。该方法将原始数据进行简单处理,直接作为输入数据输入到卷积神经网络中,由卷积神经网络进行局部特征分析,得到特征输出项,直接输入到Softmax分类器中,可识别走路、跑步、上下楼梯、站立等5种动作。对比实验结果表明,其对不同的实验者的识别率达到84.8%,证明了该方法的有效性。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of human behavior recognition based on intelligent terminal, a deep learning human behavior recognition method based on convolution neural network is proposed. Input data directly into the convolutional neural network, from the convolutional neural network for local feature analysis, get the feature output, directly input into the Softmax classifier, can identify walking, running, up and down stairs, The results of comparison experiments show that the recognition rate of different experimenters is 84.8, which proves the effectiveness of this method.
【作者单位】： 西安邮电大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61373116) 陕西省教育厅产业化培育项目(2012JC22),陕西省教育厅项目(15JK1653) 西安邮电大学青年教师科研基金资助项目(ZL2014-29)资助
【分类号】：TP183

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