【摘 要】
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为提高视频中人体小幅度动作识别的准确率以及对大规模数据集的计算效率,提出一种基于双层核极限学习机与深度学习技术的动作识别算法。在双层核极限学习机的第一层,采用线性
【机 构】
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惠州学院信息科学技术学院,广东工业大学计算机学院
【基金项目】
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惠州市科技计划基金项目(2014-01)
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为提高视频中人体小幅度动作识别的准确率以及对大规模数据集的计算效率,提出一种基于双层核极限学习机与深度学习技术的动作识别算法。在双层核极限学习机的第一层,采用线性核极限学习机学习密集轨迹特征与深度学习特征;在第二层,将密集轨迹特征与深度学习特征进行融合。在深度学习特征中,将深度视频特征与视频RGB三色特征融合作为深度学习的特征。基于大规模真实数据集与小幅度手势数据集进行仿真实验,实验结果表明,该算法对大规模数据集与小幅度的手势动作具有较高的识别准确率。
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