| 基于深度学习的人体行为识别研究综述 | |
| 李贵1; 袁家政2; 刘宏哲1 | |
| 2021-11-27 | |
| 会议名称 | 中国计算机用户协会网络应用分会2021年第二十五届网络新技术与应用年会 |
| 页码 | 4 |
| 会议地点 | 中国北京 |
| 摘要 | 随着近几年信息时代的到来,视频信息充斥在互联网的每一个角落,对视频信息进行处理与分析变得至关重要。本文介绍了基于深度学习的人体行为识别的几类方法,包括3D卷积、双流网络、LSTM以及2D卷积加模块;之后对不同方法进行了比较;最后展望了未来的发展方向,为后续的研究提供了参考。 |
| 关键词 | 人体行为识别 深度学习 3D卷积 双流网络 LSTM网络 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 会议 |
| 会议类型 | 中国会议 |
| 文献类型 | 会议论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/154064 |
| 专题 | 国家开放大学北京分部 |
| 作者单位 | 1.北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室; 2.北京开放大学科学技术学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李贵,袁家政,刘宏哲. 基于深度学习的人体行为识别研究综述[C],2021:4. |
| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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