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传统的人员行为识别中,通过人工特征对人员行为进行分类。这些方法仅能够利用较浅层次的特征,其识别准确率有限。提出通过卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural networks, CLDNN)进行人员行为识别,并用新的GRU门控单元代替传统的LSTM门控单元提高网络效率。利用该网络结构,既可提取惯性数据中多层次特征,也可充分利用时间序列相关性。通过开源数据集的实验证明,该方法相比于传统的卷积网络和基于LSTM门控循环神经网络的识别准确率分