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《基于LSTM的人体行为识别技术的研究》

一、引言

随着人工智能和计算机视觉的飞速发展,人体行为识别技术已经成为了智能系统领域的研究热点。作为模式识别的一个关键分支,人体行为识别在智能监控、人机交互、医疗康复等领域有着广泛的应用前景。近年来,基于深度学习的技术,尤其是长短期记忆网络(LSTM)在人体行为识别领域取得了显著的成果。本文将重点研究基于LSTM的人体行为识别技术,探讨其原理、应用及未来发展方向。

二、LSTM基本原理

LSTM(LongShort-TermMemory)是一种特殊的循环神经网络(RNN)结构,用于处理序列数据。相较于传统的RNN,LSTM能够更好地捕捉序列中的长期

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