【摘 要】
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人体行为识别任务中传统方法一般是先提取特征,然后训练分类器对人体行为进行分类,传统的特征提取方法存在提取信息不全面、难以提取有效特征等缺点,针对此问题,使用卷积神经
【机 构】
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长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室,长沙理工大学计算机与通信工程学院
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人体行为识别任务中传统方法一般是先提取特征,然后训练分类器对人体行为进行分类,传统的特征提取方法存在提取信息不全面、难以提取有效特征等缺点,针对此问题,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)来完成人体行为识别任务,特征提取和模式分类是由同一个网络完成,是一个自动学习特征的过程,并且提出Multi-Size Pooling(多尺寸池化)来解决输入图片大小不同的问题,使网络能够接受任意尺寸的输入图像.实验表明,改进的CNN在行为识别上有较高的识别率.
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