【摘 要】
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以基于视频的人体动作识别为核心,首先对传统RGB动作识别领域的算法进行了全面回顾,包括传统算法和基于深度学习的算法,基于RGB视频的动作识别易受背景光照的影响识别精度不
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1302400);山东省重大创新工程(2017CXGC0926);国家面上基金资助项目(61375084);山东省重点研发计划(2017GGX30133)
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以基于视频的人体动作识别为核心,首先对传统RGB动作识别领域的算法进行了全面回顾,包括传统算法和基于深度学习的算法,基于RGB视频的动作识别易受背景光照的影响识别精度不高,但有丰富的颜色外观信息;然后对RGB-D动作识别领域的算法进行分析总结,主要分为深度序列、骨骼和多特征融合三个方面,RGB-D视频具有多个模态可以为动作识别提供更多的信息,可以弥补基于RGB视频的不足但也带来了新的挑战;最后对常用数据集和未来可能的发展方向进行了展望。
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