【摘 要】
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卷积神经网络通过自主学习实现特征提取和分类,同时使用了局部连接和权值共享降低网络复杂度并提升学习效率.为了提高了人体动作识别的准确率,采用了卷积神经网络来实现人体
【机 构】
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广东第二师范学院教务处,广东第二师范学院物理与信息工程系
【基金项目】
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广东省本科高校高等教育教学改革项目“电子信息工程专业新工科人才培养的研究与实践”(421);广东第二师范学院教学质量与教学改革工程项目“电子信息工程应用型人才培养示范基地”(2018sfjd02)
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卷积神经网络通过自主学习实现特征提取和分类,同时使用了局部连接和权值共享降低网络复杂度并提升学习效率.为了提高了人体动作识别的准确率,采用了卷积神经网络来实现人体动作识别,并在公开数据集中验证此算法的准确率.实验结果表明,人体动作图像分辨率、卷积核和神经网络参数选取对识别准确率有影响;在一般情况下,识别准确率可达99%以上,证实基于卷积神经网络的人体动作识别是一种稳定可行的识别方法.
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