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基于视频的深度学习人类活动识别( Video based human activities recognition using deep learning )
AA Roubleh OO Khalifa
由于在各种人体活动中，不同的身体部件具有不同的运动模式特征，因此从运动捕获数据中识别人体活动是计算机视觉中一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于多种信息源从不同角度检测一个活动的学习方法。具有很高的精确度。本文的实验工具OpenPose采用了自底向上的方法。该方法在Berkeley多模态人类行为数据库(MHAD)数据集上取得了98%的准确率。
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