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本文对深度学习在行为识别中的应用进行了研究。本研究进行的创新主要体现为以下两个方面:首先提出了将骨架信息与卷积网络相融合的行为识别模型。其次在网络中设计了一个新颖的时空卷积模块并创新性地引入了注意力机制,用于对人体骨架运动情况进行时空相关性建模。
面向特定场景的行为识别算法的研究
【摘 要】
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本文对深度学习在行为识别中的应用进行了研究。本研究进行的创新主要体现为以下两个方面:首先提出了将骨架信息与卷积网络相融合的行为识别模型。其次在网络中设计了一个新颖的时空卷积模块并创新性地引入了注意力机制,用于对人体骨架运动情况进行时空相关性建模。
【机 构】
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北方工业大学信息学院
【出 处】
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科学技术创新
【发表日期】
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2020年28期
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