基于训练图CNN特征的视频人体动作识别算法

发布时间：2019-04-27 20:02

【摘要】：为将卷积神经网络(CNN)应用到视频理解中,提出一种基于训练图CNN特征的识别算法。利用图像RGB数据识别视频人体动作,使用现有的CNN模型从图像中提取特征,并采用长短记忆单元的递归神经网络进行训练分类,研究CNN模型和隐层的选择、优化、特征矢量化和降维。实验结果表明,与使用图像RGB数据注意力模型的算法和组合长短期记忆模型算法相比,该算法具有更高的准确率。
[Abstract]:In order to apply convolution neural network (CNN) to video understanding, an algorithm based on training graph CNN features is proposed. The image RGB data is used to recognize the human motion of the video, and the existing CNN model is used to extract the features from the image. The recursive neural network of the short and long memory unit is used to train and classify, and the selection and optimization of the CNN model and hidden layer are studied. Eigenvectors and dimensionality reduction. The experimental results show that the proposed algorithm is more accurate than the algorithm based on the image RGB data attention model and the combined long-and short-term memory model algorithm.
【作者单位】： 上海交通大学电子信息与电气工程学院;信息内容分析技术国家工程实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61272439,61272249)
【分类号】：TP183;TP391.41

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本文编号：2467271