基于训练图CNN特征的视频人体动作识别算法 |
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作者单位: | ;1.上海交通大学电子信息与电气工程学院;2.信息内容分析技术国家工程实验室 |
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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。
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关 键 词: | 人体动作识别 深度学习 卷积神经网络 递归神经网络 记忆单元 |
Video Human Action Recognition Algorithm Based on Trained Image CNN Features |
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