基于3D双流卷积神经网络和GRU网络的人体行为识别

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 3次 | 上传用户：litiemei101

【摘要】

：

针对基于双流卷积神经网络的人体行为识别准确率不高,不能充分利用时间维度的信息问题,提出一种基于3D双流卷积和门控循环单元(GRU)网络的人体行为识别模型。将3D卷积神经网络引入到双流卷积神经网络中,在双流卷积神经网络的空间流和时间流中分别使用3D卷积神经网络提取视频的时空信息;融合3D双流卷积神经网络提取到的时空特征,形成有时间顺序的时空特征流;将时空特征流输入到具有记忆信息能力的GRU网络中递归

【作者】

：

陈颖来兴雪周志全秦晓宏池亚平

【机构】

：

西安电子科技大学计算机科学与技术学院,北京电子科技学院

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2020年05期

【关键词】

：

人体行为识别 3D卷积神经网络双流卷积神经网络门控循环单元 Human action recognition3D convolutional neural

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2018YF1004100)

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