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基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法OA北大核心

A Small-sample Action Recognition Algorithm Based on Light-weight Two-dimensional Human Posture Estimation

中文摘要

动作识别是近年来时序数据挖掘领域的研究热点,具有广泛的应用前景.但是现阶段基于深度学习的动作识别算法需要大量的标记训练数据集,存在泛化性差、实时性差、场景受限的问题.为解决这些问题,本研究设计一种基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法.该算法基于YOLOv5算法构建轻量化的人体检测器HYOLOv5.基于轻量化二维姿态估计模型Lite-HRNet设计人体姿态特征描述算子,有效地去除背景对人体动作特征的干扰.为有效度量时序人体姿态特征描述算子…查看全部>>

尹继尧;周琳;李强;刘董经典

深圳市城市公共安全技术研究院,广东深圳 518046深圳市城市公共安全技术研究院,广东深圳 518046深圳市城市公共安全技术研究院,广东深圳 518046中国矿业大学计算机科学与技术学院,江苏徐州 221116

信息技术与安全科学

时序数据挖掘动作识别人体目标检测人体姿态估计动态时间规整

《广西科学》 2022 (4)

700-707,8

10.13656/j.cnki.gxkx.20220919.010

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