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针对目前大多数行为识别算法可识别动作单一且复杂背景下准确性较低的问题,提出一种基于关节点的行为识别方法,首先,使用多目标跟踪模型FairMot将视频中的人体用矩形框标记,然后再使用姿态估计模型AlphaPose模型估计视频中人物的骨骼关节点位置,同时将人物关节点数据进行组合,使其能够代表动作特征,最后,利用长短期记忆网络将组合出的动作特征序列作为输入进行识别,最终输出为某一具体动作。实验结果表明,直接对人物关节点进行动作识别,去除了背景等干扰,识别的准确率达到了91.73%,实现了特定场景下的行为识别。 相似文献
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