结合单目视觉成像和深度测量的行为检测研究

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人体行为自动检测技术易受成像角度、环境因素的影响,造成检测准确性下滑,结合单目视觉和深度传感器提出了一种新的行为检测技术。首先筛选出人体行为相关的关键帧,以解决行为速度不统一的问题;结合卷积神经网络特征和幅度直方图作为行为描述符;利用对抗网络实现人体行为的域适应迁移学习,解决单目视觉成像角度偏差的问题。在公开的行为检测数据集上完成了验证实验,结果显示该技术提高了行为检测的性能,并能有效改善单目视觉成像角度差异所导致的检测性能衰减问题。
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