本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)序深度置信網(wǎng)絡(luò)的在線人體動(dòng)作識(shí)別

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【摘要】：在線人體動(dòng)作識(shí)別是人體動(dòng)作識(shí)別的最終目標(biāo),但由于如何分割動(dòng)作序列是一個(gè)待解決的難點(diǎn)問(wèn)題,因此目前大多數(shù)人體動(dòng)作識(shí)別方法僅關(guān)注在分割好的動(dòng)作序列中進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別,未關(guān)注在線人體動(dòng)作識(shí)別問(wèn)題.本文針對(duì)這一問(wèn)題,提出了一種可以完成在線人體動(dòng)作識(shí)別的時(shí)序深度置信網(wǎng)絡(luò)(Temporal deep belief network,TDBN)模型.該模型充分利用動(dòng)作序列前后幀提供的上下文信息,解決了目前深度置信網(wǎng)絡(luò)模型僅能識(shí)別靜態(tài)圖像的問(wèn)題,不僅大大提高了動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率,而且由于該模型不需要人為對(duì)動(dòng)作序列進(jìn)行分割,可以從動(dòng)作進(jìn)行中的任意時(shí)刻開(kāi)始識(shí)別,實(shí)現(xiàn)了真正意義上的在線動(dòng)作識(shí)別,為實(shí)際應(yīng)用打下了較好的理論基礎(chǔ).
【作者單位】： 山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;濟(jì)南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院山東省網(wǎng)絡(luò)環(huán)境智能計(jì)算技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61375084,61203341) 山東省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(ZR2015QZ08)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】：

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5 李擬s，

本文編號(hào)：1143886