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本发明涉及一种基于卷积神经网络的动作识别方法。不同于常见的以二维图像特征为输入的长短期记忆模型动作识别方法，本发明采用三维卷积核构建的骨干网络对图像序列进行特征提取，在保留空间特征的情况下引入时序特征。与此同时，通过三维空间下的批标准化操作对特征进行处理，避免模型训练过程中出现梯度消失现象。将骨干网络提取到的时空混合特征送入经过改进的长短期记忆模型并输出表征动作类别的一维向量。该方法通过对人类动作时空信息的有效提取以更好地保留目标的动作特征，从而实现以视频帧序列作为信息源的目标动作识别功能。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113052091 A
(43)申请公布日 2021.06.29
(21)申请号 202110338887.5
(22)申请日 2021.03.30
(71)申请人 中国
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