【摘 要】
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提出了一种基于模糊神经网络和图模型推理的人体动作识别方法。该方法将模糊神经网络和概率图模型推理有效地结合起来,目的在于能够更加准确、容易地对复杂视频动作序列进行
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671362,61271362);陕西省自然科学基金(2017JM6041)
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提出了一种基于模糊神经网络和图模型推理的人体动作识别方法。该方法将模糊神经网络和概率图模型推理有效地结合起来,目的在于能够更加准确、容易地对复杂视频动作序列进行识别,获得较高的动作识别精度。该方法由系统学习阶段和动作识别阶段两部分组成。首先,在系统学习阶段,构建了一个动态语义识别的层次图模型结构:第一级是基于模糊神经网络的关键帧动作识别图模型,用于关键帧的动作识别;第二级是关键帧序列分类模型,用于关键帧序列的语义识别。其次,在动作识别阶段,使用模糊神经网络和图模型推理算法进行动作识别,从而得到识别结果。最后,通过对实验结果的分析比较可以看出,相比现有的人体动作识别方法,该方法具有更好的识别性能,识别结果精度更佳。
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