10.3969/j.issn.2095-2163.2017.05.012
TensorFlow平台上基于LSTM神经网络的人体动作分类
随着人体运动数据采集技术的发展,基于数据的人体运动的研究越来越受到人们的关注.人体运动的研究在医疗康复、运动训练、虚拟现实、以及影视和游戏等领域有着很大的应用空间.人体动作分类就是基于大量已标注动作名称的人体动作,对未标注的人体动作进行分类标注.在本文中,研究提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)的人体动作分类模型.首先,将人体动作表示为时间序列的形式.然后,将人体动作序列逐帧输入到去掉输出层的正向和反向LSTM中,并将隐藏层输出依次送入Mean pooling层和逻辑回归层得到最终的分类结果.最后,研究利用目前流行的深度学习平台TensorFlow实现本次研发的分类模型并进行训练.基于此,又进一步利用人体动捕数据库HDM05的数据进行实验来验证提出的分类模型,经过训练,该模型在测试集上的分类准确率达到了94.84%.
人体动作分类、长短时记忆网络、时间序列、TensorFlow、HDM05
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TP183(自动化基础理论)
2017-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
41-45
