文件名称:基于深度学习的人体动作识别方法
文件大小:1.3MB
文件格式:PDF
更新时间:2024-05-20 07:17:54
深度信息 人体动作识别 深度学习
针对人体动作深度视频的四维信息映射到二维空间后,动作分类容易发生混淆的问题,提出一种基于深度学习的人体动作识别方法。首先构建空间结构动态深度图,将深度视频的四维信息映射到二维空间,进行信息降维处理;然后提出基于联合代价函数的深度卷积神经网络,结合交叉熵损失函数与中心损失函数作为联合代价函数,指导卷积层学习到更具分辨力的深度特征,以进行更精确的分类。在MSRDailyActivity3D和SYSU 3D HOI两个数据集的实验结果表明,与现有方法相比,该方法识别率得到了较明显的提升,验证了其有效性和鲁棒性。该方法较好地解决了动作分类容易发生混淆的问题。