一种基于3D-BN-VGG网络的行为识别算法

来源 :电讯技术 | 被引量 : 8次 | 上传用户：cgogovocom

【摘要】

：

针对当前人体行为识别准确率低、计算量大等缺陷,提出了一种基于三维卷积神经网络(3D Convolutionnal Neural Network,3D-CNN)结合批量归一化(Batch Normalization,BN)及改进的视觉几何组(Visual Geometry Group,VGG)网络的行为识别算法。该算法首先对3D-CNN结构进行优化,在三维空间采用了多个小卷积核卷积层堆叠的Block

【作者】

：

吴进李聪梁爽闵育吴汉宁

【机构】

：

西安邮电大学电子工程学院

【出处】

：

电讯技术

【发表日期】

：

2019年11期

【关键词】

：

行为识别深度学习三维卷积神经网络批量归一化视觉几何组 behavior recognitiondeep learningthree-dimensiona

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61772417,61834005,61802304,61634004,61602377),陕西省重点研发计划(2017GY-060),陕西省自然科学基础研究计划项目(2018JM4018)

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