【摘 要】
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人体动作识别具有广泛的应用前景,如医疗保健,智能家居等。近来,由于不同的人体动作会对Wi-Fi信号产生不同的影响,而信道状态信息(Channel State Information,CSI)可以较准确地记录这一变化,所以可以使用CSI进行人体动作识别。基于WiFi非接触式方法的人体行为识别具有不泄露用户隐私,不受光线强弱影响等特点,因此其将作为基于视频的人体行为识别技术的一种重要补充,拥有广阔的应
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近些年来,随着计算机视觉领域与深度学习算法的发展,基于深度学习的视频时空动作检测技术也逐渐成为研究热点。动作时空动作检测算法的目标在于检测视频中的人体动作,定位动作发生的空间位置和时间位置,并识别动作的种类,最终生成动作管(Action Tube)。本文围绕此目标,对现有基于深度学习的视频时空动作检测算法进行了研究,并针对时域提出了多种动作时域检测算法,同时也设计出一套完整的视频时空动作检测系统,
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