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1.

发明公开
一种基于深度学习的轻量型的人体动作识别方法无效

公开(公告)号：CN109977904A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910269644.3

申请日：2019-04-04

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 魏维 , 何冰倩 , 魏敏

IPC: G06K9/00 , G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的轻量型的人体动作识别方法，所述方法首先构建浅层和深层网络相结合的轻量型的深度学习网络(SDNet)，该网络包含浅层多尺度模块和深层网络模块，并以该网络为基础构建基于深度学习的轻量型的人体动作识别模型。在该模型中，首先利用SDNet对时空双流进行特征提取和表示；再利用时间金字塔池化层将时间流和空间流的视频帧级的特征聚合成视频级表示，再通过全连接层和softmax层得到时空双流对输入序列的识别结果，最后，利用加权平均融合的方式对双流结果进行融合，从而得到最终的识别结果。采用基于深度学习的轻量型的人体动作识别方法，能够在保证识别精度不降低的前提下，大幅减少模型参数量。

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