【摘 要】
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分割是连续动作识别的前提和关键,针对现有动作识别中对连续动作识别研究较少且单一算法对连续动作识别效果较差的问题,提出在单个动作建模的基础上,采用滑动窗口法和动态规
【机 构】
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西安理工大学机械与精密仪器工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（54175365）
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分割是连续动作识别的前提和关键,针对现有动作识别中对连续动作识别研究较少且单一算法对连续动作识别效果较差的问题,提出在单个动作建模的基础上,采用滑动窗口法和动态规划法结合,实现连续动作的分割与识别。首先,采用深度置信网络和隐马尔可夫结合的模型(DBN-HMM)对单个动作建模;其次,运用所训练动作模型的对数似然值和滑动窗口法对连续动作进行评分估计,实现初始分割点的检测;然后,采用动态规划对分割点位置进行优化与识别;最后利用公开动作数据库进行连续动作分割与识别测试,结果表明基于滑动窗口的动态规划能够优化分割点的选取,进而提高识别精度,本文算法能够用于连续动作识别。
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