基于DenseNet和深度运动图的行为识别算法
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
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標(biāo)簽： 行为识别 深度运动图像 DenseNet
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文檔介紹：结合深度信息以及RGB视频序列中丰富的纹理信息，提出了一种基于DenseNet和深度运动图像的人体行为识别算法。该算法基于DenseNet网络结构，首先获取彩色纹理信息和光流信息，然后从同步的深度视频序列获取深度信息，以增强特征互补性；再将空间流、时间流和深度流三种特征信息分别作为网络的输入；最后通过LSTMs进行特征融合和行为分类。实验结果表明，在公开的动作识别库UTDMHAD数据集上，该算法识别准确率为 92.11%，与该领域中的同类算法相比表现优异。
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