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第45卷第1期计算机工程2019年1月Vol.45No.1ComputerEngineeringJanuary2019·图形图像处理·文章编号1000-3428201901-0259-05文献标志码A中图分类号TP391基于3D卷积神经网络的人体动作识别算法张瑞12李其申2储珺21.南昌航空大学信息工程学院南昌3300632.江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063摘要由于人体动作的多样性、场景嘈杂、摄像机运动视角多变等特性导致人体动作识别的难度增加。为此基于3D卷积神经网络提出一种新的人体动作识别算法。以连续的16帧视频为一组输入采用视频图像的灰度、x方向梯度、y方向梯度、x方向光流、y方向光流做多通道处理训练网络参数经过5层3D卷积、5层3D池化增加提取特征中时间维度的动作信息最终通过2层全连接与softmax分类器得到识别分类结果。在UCF101数据库上进行实验结果表明相比iDT、P-CNN、LRCN算法该算法具有较高的识别准确率且运行速度更快。关键词人体动作识别多通道3D卷积3D池化时间维度[]中文引用格式张瑞李其申储珺.基于3D卷积神经网络的人体动作识别算法J.计算机工程2019451259-263.英文