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基于改进CNN框架的人体动作识别
摘要：
近年来，人体动作识别技术得到了广泛的研究和应用。基于深度学习的CNN模型被广泛应用于人体动作识别领域中。但是存在一些问题，例如传统的CNN框架难以处理不同大小输入的问题，同时时间序列信息处理效果不佳。针对这些问题，本文提出了一种改进的CNN框架，能够更好的处理不同大小输入的情况，并提高时间序列信息处理的效果。实验结果显示，改进的CNN框架的准确率和鲁棒性比传统的CNN框架更好。
关键词：深度学习，人体动作识别，CNN，时间序列信息处理
引言：
人体动作识别是计算机视觉与模式识别相结合的重要应用领域之一，它具有广泛的应用前景，包括游戏、体育、医疗等。近年来，随着深度学习技术的发展，基于CNN模型的人体动作识别算法也逐步得到了广泛的应用。然而，与传统的机器学习模型相比，CNN模型仍然存在一些问题，如卷积操作无法适应不同大小的输入、时间序列信息处理的效果不佳等。因此，本文提出了一种改进的CNN框架，以解决这些问题。
相关研究：
人体动作识别的研究已经有了许多成果，但直到最近，随着深度学习技术的发展，基于CNN模型的人体动作识别算法才逐渐被重视。在2013年，Krizhevsky等人首次将CNN模型应用于图像分类问题，取得了惊人的成果。之后，许多学者开始将CNN模型应用于人体动作识别领域，并取得了一系列令人瞩目的成果。然而，传统的CNN框架存在一些问题，如对于不同大小的输入难以进行处理、对时间序列信息处理的效果不佳等。
方法：
本文提出了一种改进的CNN框架，能够更好的处理不同大小输入的情况，并提高时间序列信息处理的效果。改进的CNN框架主要包括以下几个方面的改进：
1.卷积核大小自适应调整
我们提出了一种新的卷积核大小自适应调整策略，使卷积核能够动态调整大小适应不同大小输入的情况。该策略可以在保证卷积核大小不变的情况下，改变卷积核的步长、边界补零等参数，并利用最大池化层对变化后的特征图进行压缩，从而使得输入数据的大小没有限制。
2.双向LSTM单元
我们引入了双向LSTM单元来处理时间序列信息，提高模型对于时间序列信息的处理效果。双向LSTM单元的输入不仅包含当前时间步的数据，还包含前后时间步的数据，从而让模型能够更好地理解时间序列信息。
3.多尺度特征融合
我们利用多个尺度的特征实现多尺度特征融合。通过对输入的多个尺度的特征进行卷积操作，能够更好地捕捉到不同尺度的特征信息，并通过连接操作将这些特征融合起来。
实验：
我们对提出的改进CNN框架进行了实验，并与传统的CNN框架进行了比较。实验数据集包括UCF101和HMDB51数据集。实验结果显示，改进的CNN框架的准确率和鲁棒性比传统的CNN框架更好。同时，我们还对网络中各层特征的重要程度进行了分析，并说明了这些特征对于人体动作识别的重要作用。
总结：
本文提出了一种改进的CNN框架，能够更好的处理不同大小输入的情况，并提高时间序列信息处理的效果。实验结果表明，改进的CNN框架比传统的CNN框架具有更好的准确率和鲁棒性。本文为人体动作识别领域的研究和应用提供了一种新的思路，具有一定的参考价值。未来，我们将继续探索更好的人体动作识别算法，并将其应用于更多领域中。