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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较好的性能。
关键词：深度学习、卷积神经网络、人体动作识别、注意力机制、跳跃连接
1.引言
人体动作识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它在很多领域中都有广泛的应用。传统的人体动作识别方法主要基于手工设计的特征和机器学习算法。然而，这些方法在复杂的场景下往往表现不佳。随着深度学习的发展，深度卷积神经网络已经成为人体动作识别任务中的热门方法。然而，传统的深度卷积神经网络在人体动作识别任务中仍存在一些问题，如网络的表示能力不足和参数训练困难等。
2.相关工作
在这一部分，我们将介绍一些与本论文相关的工作。首先，我们将介绍传统的人体动作识别方法，如基于手工设计特征的机器学习方法。然后，我们将介绍深度卷积神经网络在人体动作识别中的应用，重点介绍一些经典的网络架构，如VGG、ResNet和Inception等。
3.改进的深度卷积神经网络
在本节中，我们将介绍提出的改进的深度卷积神经网络。首先，我们将介绍网络的整体架构，包括输入层、卷积层、池化层和全连接层。然后，我们将介绍注意力机制的引入，以增强网络对关键动作的关注能力。最后，我们将介绍跳跃连接的引入，以增强网络的表示能力。
4.实验设置
在这一节中，我们将介绍实验的设置。首先，我们将介绍使用的数据集和评价指标。然后，我们将介绍训练网络的参数设置和数据增强策略。最后，我们将介绍实验的具体过程和结果分析。
5.实验结果与讨论
在这一节中，我们将介绍实验的结果和讨论。首先，我们将介绍在不同数据集上的实验结果，并与其他方法进行比较。然后，我们将对实验结果进行详细的分析，包括不同网络架构的性能比较和注意力机制的效果验证。
6.结论
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。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较好的性能。然而，还有一些问题需要进一步研究，如模型的鲁棒性和推广能力等。
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