【摘 要】
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针对人体行为识别准确率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)结合的深度学习网络结构。改进算法采用了特征融合的方法。首先,通过卷积网络
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针对人体行为识别准确率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)结合的深度学习网络结构。改进算法采用了特征融合的方法。首先,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接。其次,对联接后的综合特征图通过一次卷积进行融合,然后将获得的矢量信息输入LSTM单元进行训练,训练过程中将数据的光流信息与RGB信息单独送入各自网络获取人体行为识别模型,最后将多网络的结果进行加权融合。实验结果表明,使用基于LSTM和CNN结合的多特征融合网络模型在视频人体行为识别任务中有效地提高了识别精度。
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