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时空相关卷积神经网络的动作识别研究
时空相关卷积神经网络的动作识别研究
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摘要：
将长短时记忆网络(LSTM)集成到卷积神经网络(CNN)架构中,设计一种具有时空双重深度的时空相关卷积LSTM(ConvLSTM)深度学习神经网络.该网络结构充分体现了空间卷积神经网络模拟视觉系统感受野的属性,也能发挥LSTM模型联想和记忆功能.推导了该网络误差反向传播的过程和学习训练的方法,最后利用该网络实现人体行为识别.为了验证模型有效性,用KTH数据集进行性能测试实验.结果表明:所提出模型能有效地识别视频中的人体行为.
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研究主题发展历程
节点文献
CNN
LSTM
深度学习
动作识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数码设计(下)
主办单位：
经济日报社
出版周期：
月刊
ISSN：
1672-9129
CN：
11-5292/TP
开本：
出版地：
北京昌科园超前路37-6-3层
邮发代号：
创刊时间：
语种：
chi
出版文献量（篇）
21032
总下载数（次）
94
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906
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