基于3D-CNN-LDCRF模型的行为识别方法

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为了进一步提高连续行为的识别能力,将卷积神经网络与随机场模型相融合,提出一种基于3D-CNNLDCRF(3D-Convolutional Neural Network-latent dynamic conditional random fields)的行为识别方法。该方法将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)嵌入到潜动态条件随机场(latent dynamic conditional random fields,LDCRF)底层,利用CNN自动从原始视频序
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