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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>傳感與控制>基于HTM架構的時空特征提取方法

      基于HTM架構的時空特征提取方法

      2018-01-17 | rar | 2.22 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　針對人體動作識別中時空特征提取問題，提出一種基于層次時間記憶（ HTM）架構的深度學習模型，用來提取圖像幀的時空特征。將圖像幀構建成樹型節(jié)點層次結構，在每一層中，通過歐氏距離分組來提取圖像樣本的空間特征，利用時間鄰接矩陣提取樣本的時間特征，利用置信傳播方法將各層局部特征組進行匯總歸類，得到整體特征組，作為該圖像幀的時空特征。此外，在節(jié)點操作中引入張量代數(shù)，從而避免出現(xiàn)高維特征，將特征送入支持向量機（SVM）分類器進行識別分類。在MSR Gesture 3D和KTH動作數(shù)據(jù)庫上的實驗結果表明，提出的方法能夠有效提取出高分類性能的時空特征，分類準確率高于其他幾種較新的方法。

      基于HTM架構的時空特征提取方法

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