【摘 要】
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针对人体动作深度视频的四维信息映射到二维空间后,动作分类容易发生混淆的问题,提出一种基于深度学习的人体动作识别方法。首先构建空间结构动态深度图,将深度视频的四维信
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61179045);民航安全能力建设项目(20600523)
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针对人体动作深度视频的四维信息映射到二维空间后,动作分类容易发生混淆的问题,提出一种基于深度学习的人体动作识别方法。首先构建空间结构动态深度图,将深度视频的四维信息映射到二维空间,进行信息降维处理;然后提出基于联合代价函数的深度卷积神经网络,结合交叉熵损失函数与中心损失函数作为联合代价函数,指导卷积层学习到更具分辨力的深度特征,以进行更精确的分类。在MSRDailyActivity3D和SYSU 3D HOI两个数据集的实验结果表明,与现有方法相比,该方法识别率得到了较明显地提升,验证了该方法的有效性和鲁棒性。该方法较好地解决了动作分类容易发生混淆的问题。
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