基于时空采样的卷积长短时记忆网络模型及其应用研究

摘要：

鉴于人体动作识别在现实社会中的重大意义,为了进一步提高动作识别的能力,在研究长短时记忆神经网络及卷积神经网络的基础上,建立时空相关的卷积长短时记忆网络模型,该模型不仅具有LSTM的时序建模能力,还具有CNN刻画局部特征空间的能力,同时具备时空特性.运用该模型在KTH数据库上进行实验,并提出三种时间采样方式,最后与他人的方法进行比较,发现该模型在KTH动作识别上取得了较高的识别率.

关键词：动作识别、时空相关、卷积长短时记忆网络模型、时间采样

在线出版日期：2018-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：61-63,65