基于深度学习的人体动作识别.pptx
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,目录PartOnePartTwo深度学习的基本原理深度学习在人体动作识别中的优势深度学习在人体动作识别中的主要算法深度学习在人体动作识别中的挑战与解决方案PartThree人体动作识别的定义与分类人体动作识别的基本流程人体动作识别的关键技术人体动作识别的应用场景PartFour数据预处理与特征提取深度神经网络模型的选择与设计训练与优化方法模型评估与性能提升PartFive数据集的选择与处理实验设置与评估指标实验结果与分析结果比较与讨论PartSix当前面临的挑战与问题未来发展方向与趋势潜在的应用前景与价
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基于深度学习的时空特征融合人体动作识别基于深度学习的时空特征融合人体动作识别摘要:人体动作识别在计算机视觉和机器学习等领域中具有重要的应用价值。本文提出了一种基于深度学习的时空特征融合方法,用于人体动作识别。该方法首先利用三维卷积神经网络(Conv3D)提取时空特征,然后采用长短期记忆网络(LSTM)进行时序建模,最后通过特征融合的方式进行动作识别。实验结果表明,所提方法在人体动作识别中取得了较好的性能。关键词:人体动作识别、深度学习、时空特征融合、三维卷积神经网络、长短期记忆网络1.引言人体动作识别是计
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基于深度学习的人体动作识别方法基于深度学习的人体动作识别方法摘要:人体动作识别是计算机视觉和机器学习领域的一个重要研究方向。随着深度学习技术的发展,基于深度学习的人体动作识别方法得到了快速的发展。本文综述了当前主流的基于深度学习的人体动作识别方法,并对其优劣进行了比较和讨论。首先介绍了传统的基于手工特征的方法,然后重点分析了基于深度学习的方法,包括使用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和注意力机制等技术进行人体动作识别。最后,对当前的研究热点和未来的发展方向进行了展望。关键词:人体动作识别,深
基于深度学习的视频中人体动作识别进展综述.docx
基于深度学习的视频中人体动作识别进展综述近年来,随着深度学习技术的不断发展和普及,视频中人体动作识别成为了计算机视觉领域研究的热点之一。该领域应用广泛,例如人机交互、运动分析、医疗康复等。本文将对近年来基于深度学习的视频中人体动作识别的研究进展进行综述。一、人体动作识别的背景人体动作识别是指将视频中的人体动作从整个场景中分离出来,并根据动作本身的特点进行分类。该任务被认为是计算机视觉领域中一个非常重要的问题,同时也是一个具有挑战性的问题。在现实中,人体动作可能受到多种因素的影响,如光照、遮挡、背景等,因此
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基于深度学习的视频中人体动作识别进展综述一、概述随着人工智能技术的蓬勃发展,深度学习作为其核心技术之一,已经在多个领域展现出了强大的应用潜力。特别是在计算机视觉领域,深度学习技术的应用已经实现了从图像识别到视频分析的跨越,而视频中人体动作识别作为其中的重要研究方向,近年来备受学术界和工业界的关注。传统的人体动作识别方法主要依赖于手工设计的特征提取器,如SIFT、HOG等。这些方法在提取特征时往往只能捕捉到局部的人体动作信息,缺乏对全局运动的准确编码,同时对于光照、背景等环境因素的变化也较为敏感,导致识别精