【摘 要】
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多视角个体动作识别研究是计算机视觉领域的一个前沿课题,旨在通过检测多视角动作数据而提取相关特征,继而对动作特征理解以实现动作分类的过程。个体动作的多样性、不同种类动作的相似性以及相同种类动作的差异性都增加了识别难度;拍摄场景的复杂性、光照的强弱性和视角的多变性也同样影响着识别效果。为了改善多视角个体动作的识别效果,本文搭建了基于残差网络（Residual Network,ResNet）和长短期记忆
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多视角个体动作识别研究是计算机视觉领域的一个前沿课题,旨在通过检测多视角动作数据而提取相关特征,继而对动作特征理解以实现动作分类的过程。个体动作的多样性、不同种类动作的相似性以及相同种类动作的差异性都增加了识别难度;拍摄场景的复杂性、光照的强弱性和视角的多变性也同样影响着识别效果。为了改善多视角个体动作的识别效果,本文搭建了基于残差网络（Residual Network,ResNet）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）的融合网络模型,并在IXMAS和i3DPost两个数据集上取得了较为理想的效果。主要研究内容如下:（1）对IXMAS和i3DPost数据集进行预处理。为了提升识别效果,需要对两种多视角动作数据集进行预处理,处理过程包括图像增强、统一尺寸、数据增强、序列重构、划分数据集等操作。处理后得到了两种形式的数据集:二维图片数据集和三维图片序列数据集。（2）使用Keras框架搭建3DResNet-LSTMs级联网络模型。3DResNets不仅能同时获取动作序列的外观和时序特征,还能增加网络模型的深度;LSTM可以解决动作序列训练过程中出现的梯度问题。将预处理过的三维图片序列输入到级联网络模型中训练,取得了较好的效果。还将IMAXS数据集中准确率较高的两个视角进行融合,融合视角后各类动作的识别准确率均有提升。（3）使用Keras框架搭建2D/3DResNet-LSTMs融合网络模型。融合网络模型使用Added函数将3DResNet-LSTMs级联网络模型和2DResNet-LSTMs级联网络模型提取到的特征向量进行融合。融合网络提取的特征更全面,在两个数据集上的识别效果不仅优于单一级联网络模型同时也优于当前大多数主流网络模型,由此验证了融合模型对于多视角个体动作研究的有效性。
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