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基于深度學(xué)習(xí)的人體行為識別算法綜述

發(fā)布時間:2017-06-16 23:01

  本文關(guān)鍵詞:基于深度學(xué)習(xí)的人體行為識別算法綜述,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:人體行為識別和深度學(xué)習(xí)理論是智能視頻分析領(lǐng)域的研究熱點,近年來得到了學(xué)術(shù)界及工程界的廣泛重視,是智能視頻分析與理解、視頻監(jiān)控、人機交互等諸多領(lǐng)域的理論基礎(chǔ).近年來,被廣泛關(guān)注的深度學(xué)習(xí)算法已經(jīng)被成功運用于語音識別、圖形識別等各個領(lǐng)域.深度學(xué)習(xí)理論在靜態(tài)圖像特征提取上取得了卓著成就,并逐步推廣至具有時間序列的視頻行為識別研究中.本文在回顧了基于時空興趣點等傳統(tǒng)行為識別方法的基礎(chǔ)上,對近年來提出的基于不同深度學(xué)習(xí)框架的人體行為識別新進展進行了逐一介紹和總結(jié)分析;包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolution neural network,CNN)、獨立子空間分析(Independent subspace analysis,ISA)、限制玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann machine,RBM)以及遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent neural network,RNN)及其在行為識別中的模型建立,對模型性能、成果進展及各類方法的優(yōu)缺點進行了分析和總結(jié).
【作者單位】: 華東理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】行為識別 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 限制玻爾茲曼機
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61370174,61271349) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金(WH1214015)資助~~
【分類號】:TP391.41
【正文快照】: 基于機器視覺的人體行為識別是將包含人體動作的視頻添加上動作類型的標(biāo)簽.近年來,隨著視頻采集傳感器及信息科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,這方面的研究在視頻監(jiān)控、人機接口、基于內(nèi)容的視頻檢索等方面逐漸成為一個具有廣泛應(yīng)用前景的研究課題.自動化監(jiān)控對生產(chǎn)生活產(chǎn)生很大的影響,可

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6 王呈;穿戴式多傳感器人體日;顒颖O(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D];南京理工大學(xué);2015年

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8 于靜;基于物品信息和人體深度信息的行為識別研究[D];山東大學(xué);2015年

9 章瑜;人體運動行為識別相關(guān)方法研究[D];南京師范大學(xué);2015年

10 趙揚;家庭智能空間下基于行走軌跡的人體行為理解[D];山東大學(xué);2015年


  本文關(guān)鍵詞:基于深度學(xué)習(xí)的人體行為識別算法綜述,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:456632

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