共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
3.
《计算机应用与软件》2019,(11)
利用雷达来识别人体动作对环境要求较低,且避免了摄像头带来的的隐私问题。针对这种需求,提出一种基于超宽带雷达和深度学习算法的人体动作识别方法。利用超宽带雷达的高距离分辨力,并针对人体动作的动态特性,提取出人体目标的距离-时间二维特征,弥补单一距离特征的不足。针对特征图采用一种经过优化的卷积神经网络进行识别。通过SIR-20高速探地雷达平台进行数据采集,对8种不同的人体动作进行识别,最终达到了平均99.2%的正确识别率,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
4.
针对人体动作深度视频的四维信息映射到二维空间后,动作分类容易发生混淆的问题,提出一种基于深度学习的人体动作识别方法。首先构建空间结构动态深度图,将深度视频的四维信息映射到二维空间,进行信息降维处理;然后提出基于联合代价函数的深度卷积神经网络,结合交叉熵损失函数与中心损失函数作为联合代价函数,指导卷积层学习到更具分辨力的深度特征,以进行更精确的分类。在MSRDailyActivity3D和SYSU 3D HOI两个数据集的实验结果表明,与现有方法相比,该方法识别率得到了较明显的提升,验证了其有效性和鲁棒性。该方法较好地解决了动作分类容易发生混淆的问题。 相似文献
5.
C3D作为一种典型的三维卷积神经网络被应用于视频动作识别任务。针对其存在的特征提取不足、易出现过拟合以及识别准确率较低等问题,提出一种融合混合注意力机制的C3D三维卷积网络模型。在原C3D网络插入由GCNet通道注意力模块和3D-Crisscross空间注意力模块构建的混合注意力模块,这两种注意力网络具有全局上下文建模操作,能够对三维特征建立远程依赖关系,加强网络对视频特征在通道和空间上的特征提取能力,提高模型的分类性能。将所提方法在UCF-101和HMDB-51两个大型视频数据集上进行测试,并与深度学习的其他模型进行比较,结果表明,该方法相对于其他深度学习模型具有相对更高的准确率,在UCF-101和HMDB-51数据集上的识别准确率可以达到96.7%和63.3%,而且与原C3D方法相比在效果上有明显提升。 相似文献
6.
为更好地对动作进行分类,提出基于推理网络的人体动作识别算法.通过Faster RCNN提取以人为主要区域、以场景信息为附加区域的特征信息,将其输入到LSTM中进行边框回归以及动作分类,通过结合Faster RCNN和LSTM获得动作的空间特征和时间特征,得到更精确的动作分类.在公认的两个数据集上进行实验,U C F-1... 相似文献
7.
8.
针对现有人体动作识别方法需输入固定长度的视频段、未充分利用时空信息等问题,提出一种基于时空金字塔和注意力机制相结合的深度神经网络模型,将包含时空金字塔的3D-CNN和添加时空注意力机制的LSTM模型相结合,实现了对视频段的多尺度处理和对动作的复杂时空信息的充分利用。以RGB图像和光流场作为空域和时域的输入,以融合金字塔池化层的运动和外观特征后的融合特征作为融合域的输入,最后采用决策融合策略获得最终动作识别结果。在UCF101和HMDB51数据集上进行实验,分别取得了94.2%和70.5%的识别准确率。实验结果表明,改进的网络模型在基于视频的人体动作识别任务上获得了较高的识别准确率。 相似文献
9.
对基于机器视觉的人体动作识别的成果进行研究,为提高视频数据集中人体动作的识别率,提出一种改进的深度网络模型。采用稠密光流方法处理数据,结合二维卷积神经网络(2DCNN)、三维卷积神经网络(3DCNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)对动作特征进行提取,利用Softmax分类器识别分类。通过KTH数据集进行实验对比验证,分析结果表明,改进模型相比其它已有模型具有更高的识别率,动作识别效果更优。 相似文献
10.
近年来人体行为识别成为计算机视觉领域的一个研究热点,而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在图像分类和识别领域取得了重要突破,但是人体行为识别是基于视频分析的,视频包含空间域和时间域两部分的信息。针对基于视频的人体行为识别问题,提出一种改进的双流卷积神经网络(Two-Stream CNN)模型,对于空间域,将视频的单帧RGB图像作为输入,送入VGGNet_16模型;对于时间域,将多帧叠加后的光流图像作为输入,送入Flow_Net模型;最终将两个模型的Softmax输出加权融合作为输出结果,得到一个多模型融合的人体行为识别器。基于JHMDB公开数据库的实验,结果证明了改进的双流CNN在人体行为识别任务上的有效性。 相似文献
11.
12.
针对现有的多模态特征融合方法不能有效度量不同特征的贡献度的问题,文中提出基于RGB-深度(RGB-D)图像特征的人体动作识别方法.首先获取基于RGB模态信息的方向梯度直方图特征、基于深度图像模态信息的时空兴趣点特征和基于关节模态信息的人体关节点位置特征,分别表征人体动作.采用不同距离度量公式的最近邻分类器对这3种不同模态特征表示的预测样本进行集成决策分类.在公开数据集上的实验表明,文中方法具有简单、快速,高效的特点. 相似文献
13.
14.
15.
基于奇异值特征和统计模型的人像识别算法 总被引:35,自引:1,他引:34
人像识别是模式识别领域中的一个前沿课题。目前多数研究者采用人脸的一维和二维几何特征来完成识别任务。人脸的几何特征抽取以及这些特性的有效性都面临着很多问题,至今人像识别的研究仍然处于较低的水平。作者证明了图象矩阵的奇异值特征矢量具备了代数上和几何上的不变性以及稳定性,提出用它作为识别人脸的代数特征。本文的人像识别算法是基于奇异值特征矢量建立Sammon最佳鉴别平面上的正态Bayes分类模型。在本文的 相似文献
16.
17.
18.
时序行为检测是指在一段未分割的长视频中,检测出其中包含的若干行为片段的起止时间和类别.针对该项任务,提出基于双流卷积神经网络的行为检测模型.首先使用双流卷积神经网络提取视频的特征序列,然后使用TAG (Temporal Actionness Grouping)生成行为提议,为了构建高质量的行为提议,将行为提议送入边界回归网络中修正边界,使之更为贴近真实数据,再将行为提议扩展为含有上下文信息的三段式特征设计,最后使用多层感知机对行为进行识别.实验结果表明,本算法在THUMOS 2014数据集和ActivityNet v1.3数据集获得较好的识别率. 相似文献
19.
《计算机科学与探索》2017,(2):294-302
运动特征的选择直接影响基于整体的双人交互动作识别算法的识别效果。单一的特征因其适应范围不同,受到人体的外观、环境、摄像机设置等因素的影响,识别效果往往不太理想。在研究双人交互动作的表征与识别的基础上,充分考虑不同特征的优缺点,提出了一种结合局部的光流特征、局部的剪影特征以及HOG(histogram of oriented gradient)特征的混合特征,使用帧帧最近邻分类器获得3个特征的识别概率,最终通过加权融合3个特征的识别概率实现交互行为的识别。实验结果表明,对于UT-interaction数据库,该算法得到了较为理想的识别结果,混合特征可将识别率提高到91.7%。 相似文献
20.
研究从静止图像中识别人体姿态动作.首先提出层次部件树结构,树中每个节点由一组Poselet表示该肢体部件的姿态变化,节点之间相互制约,构成一个Pictorial结构.基于此结构,提出基于层次部件树结构的动作识别判决模型.Pictorial结构的对偶潜在函数中除了变形代价,引入Poselet同时出现代价.由于树的邻接节点之间存在包含关系,相对位置可以使用高斯分布描述,推理过程沿用距离转换和置信度传播算法,实现高效匹配.在2个数据集上,对剪枝后节点数量不同的3种判决模型的实验表明,前两层的粗粒度节点具有较强的动作识别显著性,第三层进一步提高动作识别能力,第四层的原子部件对动作识别无明显作用. 相似文献