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三角形网格序列表示的人体动作识别
文献摘要：
鉴于现有的人体动作识别研究工作主要是基于骨架和视频表示的,提出三角形网格序列表示的人体动作分类方法.首先,选用三角形网格序列中的首帧模型作为模板,利用形状差异算子计算序列的后续帧相对于模板模型的差异,并表示为形状差异信息张量;然后,将形状差异信息张量输入由二维卷积网络与长短期记忆网络组合而成的深度网络中,提取时序动作特征,实现人体动作分类.实验结果表明,该方法在人体动作数据集AMASS上的分类准确率达到了100.00％.
文献关键词：
三角形网格序列;动作识别;长短期记忆网络
中图分类号：
作者姓名：
王辉;宋佳豪;丁铂栩;何鹏;曹俊杰
作者机构：
石家庄铁道大学信息科学与技术学院 石家庄 050043;大连理工大学数学科学学院 大连 116024
文献出处：
引用格式：
[1]王辉;宋佳豪;丁铂栩;何鹏;曹俊杰-.三角形网格序列表示的人体动作识别)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(11):1723-1730
A类：
三角形网格序列,AMASS
B类：
序列表示,人体动作识别,人体动作分类,分类方法,张量,二维卷积网络,长短期记忆网络,组合而成,深度网络,动作特征,作数,分类准确率
AB值：
0.180489
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