資料介紹
針對(duì)人體動(dòng)作識(shí)別中時(shí)空特征提取問題,提出一種基于層次時(shí)間記憶( HTM)架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型,用來提取圖像幀的時(shí)空特征。將圖像幀構(gòu)建成樹型節(jié)點(diǎn)層次結(jié)構(gòu),在每一層中,通過歐氏距離分組來提取圖像樣本的空間特征,利用時(shí)間鄰接矩陣提取樣本的時(shí)間特征,利用置信傳播方法將各層局部特征組進(jìn)行匯總歸類,得到整體特征組,作為該圖像幀的時(shí)空特征。此外,在節(jié)點(diǎn)操作中引入張量代數(shù),從而避免出現(xiàn)高維特征,將特征送入支持向量機(jī)(SVM)分類器進(jìn)行識(shí)別分類。在MSR Gesture 3D和KTH動(dòng)作數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法能夠有效提取出高分類性能的時(shí)空特征,分類準(zhǔn)確率高于其他幾種較新的方法。
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