【摘 要】
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针对复杂场景中人体动作识别准确率不高的问题,构建了一种基于可变形卷积网络(DCN)与可变形部件模型(DPM)融合改进的人体动作识别系统。首先将DPM的部件滤波器由5个增加到8个,并结合分支定界算法共同将准确率提高约11个百分点,速度提高3倍左右;其次利用DCN根据人体动作进行感兴趣点采样;然后将改进的DPM与DCN在可变形池化前进行融合;最后通过全连接层对输入数据进行动作的识别。实验结果表明,此系
【基金项目】
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内蒙古自治区自然科学基金(2018MS06008),内蒙古师范大学研究生科研创新基金(内蒙古自治区研究设计研究生教育创新计划)(CXJJS19150)
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针对复杂场景中人体动作识别准确率不高的问题,构建了一种基于可变形卷积网络(DCN)与可变形部件模型(DPM)融合改进的人体动作识别系统。首先将DPM的部件滤波器由5个增加到8个,并结合分支定界算法共同将准确率提高约11个百分点,速度提高3倍左右;其次利用DCN根据人体动作进行感兴趣点采样;然后将改进的DPM与DCN在可变形池化前进行融合;最后通过全连接层对输入数据进行动作的识别。实验结果表明,此系统能够在人体动作数据集上更快、更准确地得到识别结果。
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