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[学位论文] 作者：康自兵,
来源：兰州交通大学 年份：2021
随着智能产品在日常生活中的普及,以视频为载体的人体动作识别,因其具有重要的学术研究价值和商业应用前景,受到了国内外众多科研院所和工业厂商的高度关注。近年来,针对视频中人体动作识别的研究已经取得了诸多成果,传统的手工提取特征的方法能够根据任务的需......
[期刊论文] 作者：高德勇,康自兵,王松,王阳萍,,
来源：激光与光电子学进展 年份：2020
传统稠密轨迹算法在人体动作识别中取得了较大的成功,但是其在轨迹的形成过程中将动作产生的轨迹和背景运动导致的轨迹进行了相同处理,导致视频表示过于冗余,识别精度受限。为解决这一问题,首先分析背景运动与行为运动模式的差异性,以特征字典的稀疏系数矩阵为......
[期刊论文] 作者：高德勇, 康自兵, 王松, 王阳萍,
来源：西安电子科技大学学报 年份：2020
针对动作识别任务中注意力模型在关注图像序列中的感兴趣区域时，更多侧重于通道间的相关性而忽视了特征的空间位置信息，因而缺乏对视频中动态区域的精准辨识能力。因此，提出基于注意力机制和卷积长短时记忆网络的动作识别方法。首先，使用ResNet-50网络获取视频帧的......
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