文献类型：期刊文章

作　　者：洪耀球[1]

HONG Yao-qiu(School of Information Engineering,Jingdezhen University,Jingdezhen,Jiangxi 333000,China)

机构地区：[1]景德镇学院信息工程学院,江西景德镇333000

出　　处：《计算机科学》

基　　金：国家自科基金地区科学基金项目(41761012)。

年　　份：2021

卷　　号：48

期　　号：S02

起止页码：400-403

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为实现互联网上大量背景复杂、视点变化的视频中人体动作的识别,提出了一种使用无监督的深度信念网络(DBNs)进行人体动作识别的创新方法。该方法采用深度信念网络(DBNs)和受限玻耳兹曼机进行无约束视频的动作识别,利用无监督深度学习模型自动提取合适的特征表示,不需要任何先验知识。在一个具有挑战性的UCF体育数据集上进行实验,证明了该方法准确有效。同时该方法也适用于其他视觉识别任务,并在未来可扩展到非结构化的人体活动识别。

关 键 词：深度信念网络  玻耳兹曼机  人体动作识别 无监督  

分 类 号：TP391]