基于时空采样的卷积长短时记忆网络模型及其应用研究

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基于时空采样的卷积长短时记忆网络模型及其应用研究

基于时空采样的卷积长短时记忆网络模型及其应用研究

作者：

闭世兰

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动作识别

时空相关

卷积长短时记忆网络模型

时间采样

摘要：

鉴于人体动作识别在现实社会中的重大意义,为了进一步提高动作识别的能力,在研究长短时记忆神经网络及卷积神经网络的基础上,建立时空相关的卷积长短时记忆网络模型,该模型不仅具有LSTM的时序建模能力,还具有CNN刻画局部特征空间的能力,同时具备时空特性.运用该模型在KTH数据库上进行实验,并提出三种时间采样方式,最后与他人的方法进行比较,发现该模型在KTH动作识别上取得了较高的识别率.

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篇名	基于时空采样的卷积长短时记忆网络模型及其应用研究
来源期刊	机电信息	学科
关键词	动作识别时空相关卷积长短时记忆网络模型时间采样
年，卷（期）	2018,（18）	所属期刊栏目	装备应用与研究
研究方向		页码范围	61-63,65
页数	4页	分类号
字数	3739字	语种	中文
DOI	10.3969/j.issn.1671-0797.2018.18.029