基于图卷积神经网络的健美操难度动作识别方法.pptx
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基于图卷积神经网络的健美操难度动作识别方法论文:基于图卷积神经网络的健美操难度动作识别方法摘要:健美操作为一种融合了舞蹈、健身和美学的全身运动,广泛应用于健身房、舞蹈培训等场所。随着健美操的普及,如何自动识别健美操动作的难度成为一个重要的研究领域。传统的动作识别方法存在识别准确率低、处理效率慢等问题,无法满足实时、准确识别健美操动作的需求。本文提出了一种基于图卷积神经网络的健美操难度动作识别方法,通过图卷积神经网络对健美操动作进行特征提取和难度分类,提高了动作识别的准确率和效率。关键词:健美操;动作识别;
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO卷积神经网络的基本概念图卷积神经网络在健美操难度动作识别中的应用图卷积神经网络的优势与局限性PARTTHREE数据预处理特征提取模型训练与优化动作识别结果评估PARTFOUR数据集的构建与标注实验环境与参数设置实验过程与结果分析与其他方法的比较PARTFIVE在健美操比赛中的应用在教学与训练中的应用在其他体育运动领域的应用未来研究方向与挑战THANKYOU
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本发明属于音乐信息检索领域,为从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息,充分使用源数据集中包含的所有信息,以提高分类准确率,为钢琴教学和学生学习,提供可靠的钢琴难度信息,同时也大大提高乐谱网站的用户体验。为此,本发明,基于注意力机制卷积神经网络钢琴乐谱难度识别方法,搭建并训练基于注意机制的改进卷积神经网络模型,在训练过程中,将n个不同难度等级的MIDI乐谱文件当做神经网络的n个通道输入到网络模型中进行训练,以便融合不同难度等级数据集的多个特征,进行准确率更高的难度分类,利用训练好的网络模型进行钢琴乐谱
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基于改进的深度卷积神经网络的人体动作识别方法基于改进的深度卷积神经网络的人体动作识别方法摘要:随着计算机视觉和深度学习的发展,人体动作识别已成为一个重要的研究领域。在本论文中,我们提出了一种基于改进的深度卷积神经网络的人体动作识别方法。首先,我们介绍了传统的深度卷积神经网络在人体动作识别中的应用。然后,我们提出了一种改进的网络架构,通过引入注意力机制和跳跃连接来增强网络的表示能力。最后,我们使用公开数据集进行了广泛的实验验证,并对结果进行了详细的分析。实验结果表明,我们提出的方法在人体动作识别任务中取得了