【摘 要】
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人体骨架行为识别研究旨在通过计算机自动识别一段骨架序列中的行为.近年来,机器学习的不断发展为人体骨架行为识别研究提供了可靠的技术手段.传统的机器学习技术简单地从人体骨架数据中提取特征,然后连接成单个特征向量,但是没有考虑到人体骨架数据中至关重要的时间动态信息.深度学习技术中的长短期记忆（Long Short Term Memory,LSTM）网络因其天然的长时序建模优势,可以很好地解决这个问题.为
【基金项目】
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国家自然科学基金（61863001）； 赣南师范大学研究生创新基金（YCX21A002）;赣南师范大学学位与研究生教育教改研究项目（YJG-2021-13）； 江西省教育厅科技项目（GJJ191659）；
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人体骨架行为识别研究旨在通过计算机自动识别一段骨架序列中的行为.近年来,机器学习的不断发展为人体骨架行为识别研究提供了可靠的技术手段.传统的机器学习技术简单地从人体骨架数据中提取特征,然后连接成单个特征向量,但是没有考虑到人体骨架数据中至关重要的时间动态信息.深度学习技术中的长短期记忆（Long Short Term Memory,LSTM）网络因其天然的长时序建模优势,可以很好地解决这个问题.为此,提出一种新的基于LSTM的人体骨架行为识别方法,将骨架关节点的三维位置信息作为浅层特征,输入到LSTM网络中提取深度特征并训练分类模型。实验结果表明,本文方法对MSRC-12数据集上的12种行为的平均分类识别率达到了95.29%,验证了方法的有效性.
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