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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>從三方面探究基于深度學(xué)習(xí)的人體動(dòng)作識(shí)別可行性

      從三方面探究基于深度學(xué)習(xí)的人體動(dòng)作識(shí)別可行性

      2021-03-30 | pdf | 2.40 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　人體動(dòng)作識(shí)別是視頻理解領(lǐng)域的重要課題之一，在視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、運(yùn)動(dòng)分析、視頻信息檢索等方面有著廣泛的應(yīng)用。根據(jù)骨千網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，從2D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)空分解網(wǎng)絡(luò)三個(gè)角度介紹了動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域的最新研究成果，并對(duì)三類(lèi)方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了定性的分析和比較。然后，從場(chǎng)景相關(guān)和時(shí)間相關(guān)兩方面，全面歸納了常用的動(dòng)作視頻數(shù)據(jù)集，并著重探討了不同數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)及用法。隨后，介紹了動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中常見(jiàn)的預(yù)訓(xùn)練策略，并著重分析了預(yù)訓(xùn)練技術(shù)對(duì)動(dòng)作識(shí)別模型性能的影響。最后，從最新的研究動(dòng)態(tài)出發(fā)，從細(xì)粒度動(dòng)作識(shí)別、更精簡(jiǎn)的模型、小樣本學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)和視頻超分辯動(dòng)作識(shí)別六個(gè)角度一致探討了動(dòng)作識(shí)別未來(lái)發(fā)展的方向。

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