内容提供者
基于卷积神经网络的人体动作识别.pptx
2024-10-07
20金币
6.4MB
32页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共32页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于卷积神经网络的人体动作识别.pptx
基于卷积神经网络的人体动作识别目录添加章节标题卷积神经网络的基本原理卷积神经网络的结构卷积神经网络的学习方式卷积神经网络的特征提取能力卷积神经网络的优势与局限性人体动作识别的基本原理人体动作识别的定义与分类人体动作识别的关键技术人体动作识别的应用场景人体动作识别的挑战与未来发展方向基于卷积神经网络的人体动作识别方法数据预处理技术特征提取技术分类器设计技术训练与优化技术基于卷积神经网络的人体动作识别实验与分析数据集的选择与处理实验设置与参数选择实验结果与分析结果比较与讨论基于卷积神经网络的人体动作识别的实际
2024-10-07
20
6.4MB
基于卷积神经网络的人体动作识别研究.docx
基于卷积神经网络的人体动作识别研究基于卷积神经网络的人体动作识别研究摘要：人体动作识别是计算机视觉中一项重要的研究领域，具有广泛的应用前景。本论文基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）的方法对人体动作进行识别和分类。首先，本文综述了人体动作识别的相关研究，包括基于传统机器学习方法以及深度学习方法的研究进展。然后，我们介绍了CNN的基本原理和结构，并详细阐述了CNN在人体动作识别中的应用。接着，我们以UCF101数据集为例，进行了实验验证，并对实验结果进行了分
2024-10-17
5
11KB
基于3D卷积神经网络的人体动作识别算法.docx
基于3D卷积神经网络的人体动作识别算法标题：基于3D卷积神经网络的人体动作识别算法摘要：人体动作识别在计算机视觉领域中具有广泛的应用，例如人机交互、智能监控和虚拟现实等。本论文提出了一种基于3D卷积神经网络的人体动作识别算法。通过采集和预处理视频数据集，我们设计了一个有效的模型，以实现高精度和实时的动作识别。实验结果表明，所提出的算法在各种常见动作的识别任务中表现出良好的性能。关键词：人体动作识别；计算机视觉；3D卷积神经网络1.引言随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人体动作识别在各个领域中得到了广泛的
2024-10-18
5
10KB
基于改进的深度卷积神经网络的人体动作识别方法.docx
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
2024-11-01
5
11KB
基于多损失双流卷积神经网络的人体动作识别方法.pdf
本发明公开了基于多损失双流卷积神经网络的人体动作识别方法，它属于动作识别技术领域，解决了传统的双流网络动作细节信息丢失和无法提取时空特征的问题。本发明是对时序分割网络的改进，由多损失空间网络和时间网络构成，从体系结构角度来看，多损失双流卷积神经网络由三个分支构成：动作识别、动作复原和差异惩罚。动作复原加入了复原损失，保留动作细节信息和平衡提取的动作特征信息。差异惩罚利用外观特征计算动作特征进行分类，从而得到有效的时空特征。多损失双流卷积神经网络以端到端的方式训练学习，并利用动作识别损失、复原损失和差异损失
2023-11-15
10
568KB